Python机器学习、深度学习库总结（内含大量示例，建议收藏）

plt.figure(figsize=(20,20))

plt.subplot(221),plt.imshow(image, cmap=‘gray’),plt.title(‘Original’)

plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(222),plt.imshow(image_rescaled, cmap=‘gray’),plt.title(‘Rescaled’)

plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(223),plt.imshow(image_resized, cmap=‘gray’),plt.title(‘Resized’)

plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(224),plt.imshow(image_downscaled, cmap=‘gray’),plt.title(‘Downscaled’)

plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

4、 Python Imaging Library(PIL)

Python Imaging Library(PIL) 已经成为 Python 事实上的图像处理标准库了，这是由于，PIL 功能非常强大，但API却非常简单易用。

但是由于PIL仅支持到 Python 2.7，再加上年久失修，于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容的版本，名字叫 Pillow，支持最新 Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以跳过 PIL，直接安装使用 Pillow。

5、 Pillow

使用 Pillow 生成字母验证码图片：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

随机字母:

def rndChar():

return chr(random.randint(65, 90))

随机颜色1:

def rndColor():

return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

随机颜色2:

def rndColor2():

return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

240 x 60:

width = 60 * 6

height = 60 * 6

image = Image.new(‘RGB’, (width, height), (255, 255, 255))

创建Font对象:

font = ImageFont.truetype(‘/usr/share/fonts/wps-office/simhei.ttf’, 60)

创建Draw对象:

draw = ImageDraw.Draw(image)

填充每个像素:

for x in range(width):

for y in range(height):

draw.point((x, y), fill=rndColor())

输出文字:

for t in range(6):

draw.text((60 * t + 10, 150), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())

模糊:

image = image.filter(ImageFilter.BLUR)

image.save(‘code.jpg’, ‘jpeg’)

6、 SimpleCV

SimpleCV 是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。使用它，可以访问高性能的计算机视觉库，如 OpenCV，而不必首先了解位深度、文件格式、颜色空间、缓冲区管理、特征值或矩阵等术语。但其对于 Python3 的支持很差很差，在 Python3.7 中使用如下代码：

from SimpleCV import Image, Color, Display

load an image from imgur

img = Image(‘http://i.imgur.com/lfAeZ4n.png’)

use a keypoint detector to find areas of interest

feats = img.findKeypoints()

draw the list of keypoints

feats.draw(color=Color.RED)

show the resulting image.

img.show()

apply the stuff we found to the image.

output = img.applyLayers()

save the results.

output.save(‘juniperfeats.png’)

会报如下错误，因此不建议在 Python3 中使用：

SyntaxError: Missing parentheses in call to ‘print’. Did you mean print(‘unit test’)?

7、 Mahotas

Mahotas 是一个快速计算机视觉算法库，其构建在 Numpy 之上，目前拥有超过100种图像处理和计算机视觉功能，并在不断增长。

使用 Mahotas 加载图像，并对像素进行操作：

import numpy as np

import mahotas

import mahotas.demos

from mahotas.thresholding import soft_threshold

from matplotlib import pyplot as plt

from os import path

f = mahotas.demos.load(‘lena’, as_grey=True)

f = f[128:,128:]

plt.gray()

Show the data:

print(“Fraction of zeros in original image: {0}”.format(np.mean(f==0)))

plt.imshow(f)

plt.show()