點擊上方關注，All in AI中國
概述了一些常用的Python庫，它們提供了一種簡單直觀的圖像轉換方法。
介紹
在我們今天的世界中有很多的數據，而圖像是這些數據中的重要組成部分。但是，要使用這些圖像，需要對它們進行處理。因此，圖像處理是分析和操縱數字圖像的過程，主要目的是提高數字圖像的質量或從中提取一些信息，然後可以將其用於某種用途。
圖像處理中常見的任務包括顯示圖像，基本操作，如裁剪、翻轉、旋轉等、圖像分割、分類和特徵提取、圖像恢復和圖像識別。 Python成為這種圖像處理任務的合適選擇。這是因為它作為一種科學編程語言日益普及，並且在其生態系統中免費提供許多最先進的圖像處理工具。
讓我們看一下用於圖像處理任務的一些常用Python庫。
1.scikit-image
scikit-image是一個開源Python包，適用於numpy數組。它實現了用於研究、教育和行業應用的算法和實用程序。即使對於那些剛接觸Python生態系統的人，它也是一個相當簡單直接的庫。
資源
有很多例子和實際用例都有很好的都已經文檔化了。User Guide — skimage v0.15.0 docs
用法
該包作為skimage導入，大多數功能都在子模塊中找到。skimage的一些例子包括：
圖像過濾
使用match_template函數進行模板匹配
您可以在圖庫中找到更多示例。
2.Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一，併為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標準Numpy數組。因此，通過使用基本的NumPy操作，例如切片、屏蔽和花式索引，我們可以修改圖像的像素值。可以使用skimage加載圖像並使用matplotlib顯示圖像。
資源
Numpy的官方文檔頁面提供了完整的資源和文檔列表。NumPy — NumPyNumPy — NumPy
用法
使用Numpy來屏蔽圖像。
3.Scipy
scipy是Python的另一個核心科學模塊，如Numpy，可用於基本的圖像處理和處理任務。特別是，子模塊scipy.ndimage提供了在n維NumPy數組上運行的函數。該軟件包目前包括線性和非線性濾波、二進制形態、B樣條插值和對象測量等功能。
資源
有關scipy.ndimage包提供的完整功能列表，請參閱此處的文檔。NumPy — NumPy使用SciPy進行模糊使用高斯濾波器：
4.PIL / Pillow
PIL（Python Imaging Library）是一個免費的Python編程語言庫，它增加了對打開、操作和保存許多不同圖像文件格式的支持。然而，它的發展停滯不前，最後一次發佈是在2009年。幸運的是，Pillow是一個積極開發的PIL分支，更易於安裝;在所有主要操作系統上運行並支持Python 3。該庫包含基本的圖像處理功能，包括點操作，使用一組內置卷積內核進行過濾以及顏色空間轉換。
資源
該文檔包含安裝說明以及涵蓋庫的每個模塊的示例。
用法
使用ImageFilter增強Pillow中的圖像：
5.OpenCV-Python
OpenCV（開源計算機視覺庫）是計算機視覺應用中使用最廣泛的庫之一。 OpenCV-Python是OpenCV的python API。 OpenCV-Python不僅速度快，因為後臺由用C / C ++編寫的代碼組成，而且易於編碼和部署（由於前端的Python包裝器）。這使其成為執行計算密集型計算機視覺程序的絕佳選擇。
資源
OpenCV2-Python-指南使您可以輕鬆開始使用OpenCV-Python。
用法
下面是一個示例，展示了OpenCV-Python在使用金字塔創建一個名為“Orapple”的新水果的圖像混合中的功能。
6.SimpleCV
SimpleCV也是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它，您可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫，如OpenCV，無需首先了解位深度、文件格式、色彩空間等。學習曲線遠遠小於OpenCV，並且正如他們的標語所說，“計算機視覺變得容易”。一些贊成SimpleCV的觀點是：
- 即使是初學者也可以編寫簡單的機器視覺測試
- 攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都可以互操作
資源
官方文檔很容易理解，並有大量的示例和用例可供遵循。
用法
7.Mahotas
Mahotas是另一個用於Python的計算機視覺和圖像處理庫。它包含傳統的圖像處理功能，如過濾和形態學操作，以及用於特徵計算的更現代的計算機視覺功能，包括興趣點檢測和局部描述符。該接口使用Python，適用於快速開發，但算法是用C ++實現的，並且針對速度進行了調整。 Mahotas庫速度快，代碼簡潔，依賴性最小。可以在這閱讀它們的官方文章「鏈接」
資源
該文檔包含安裝說明，示例甚至一些教程，以幫助您輕鬆地開始使用mahotas。
用法
Mahotas庫依賴於使用簡單的代碼來完成工作。對於“尋找Wally”的問題，Mahotas做得很好，而且代碼也很簡單。下面是源代碼。Finding Wally — mahotas 1.4.3+git documentation
8.SimpleITK
ITK或Insight Segmentation and Registration Toolkit是一個開源的跨平臺系統，為開發人員提供了一整套用於圖像分析的軟件工具。其中，SimpleITK是一個建立在ITK之上的簡化層，旨在促進其在快速原型、教育、解釋語言中的使用。 SimpleITK是一個圖像分析工具包，具有大量組件，支持一般過濾操作、圖像分割和註冊。 SimpleITK本身是用C ++編寫的，但可用於包括Python在內的大量編程語言。
資源
已經提供了大量的Jupyter筆記本，說明了如何使用SimpleITK進行教育和研究活動。筆記本演示瞭如何使用SimpleITK進行使用Python和R編程語言的交互式圖像分析。
用法
下面的動畫是使用SimpleITK和Python創建的嚴格CT / MR註冊過程的可視化。在這裡閱讀源代碼。Finding Wally — mahotas 1.4.3+git documentation
9.pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick庫的基於Python的包裝器。 GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了強大而高效的工具和庫集合，支持以超過88種主要格式讀取、寫入和操作圖像，包括DPX，GIF，JPEG，JPEG-2000，PNG，PDF，PNM和TIFF等重要格式。
資源
有一個專門用於PgMagick的Github存儲庫，其中有安裝和要求的說明。還有關於該主題的詳細用戶指南。
用法
使用pgmagick執行的圖像操作活動很少：
圖像縮放：
邊緣提取：
10.Pycairo
Pycairo是一組用於圖形庫cairo的python綁定。 Cairo是一個用於繪製矢量圖形的2D圖形庫。矢量圖形很有趣，因為它們在調整大小或變換時不會失去清晰度。 Pycairo是一組用於cairo的綁定，可用於從Python調用cairo命令。
資源
Pycairo GitHub存儲庫是一個很好的資源，有關於安裝和使用的詳細說明。還有一個入門指南，其中有一個關於Pycairo的簡要教程。
用法
Pycairo繪製線條、基本形狀和徑向漸梯度
結論
這些是Python中一些有用且免費提供的圖像處理庫。有些是眾所周知的，有些可能對你來說是新的。嘗試一下以瞭解更多關於它們的信息。
編譯出品