Python 图像处理第三方库

一般情况下,opencv是图像处理比较理想的选择,但是在一定情况下,安装opencv是需要花费一点时间和力气,但是这个库的确很强大(虽然并没有完全长期使用这个库,但是在各个系统上都安装过,编译过,一个比较好的途径是下载第三方编译好的opencv库,可以拿来直接安装使用)。


这里再推荐一个比较好的Python第三方图像库PIL,我看了这个库的官网,感觉已经不再更新了,但是fork了这个库的Pillow仍然继续更新,因此直接下载安装Pillow即可(pip install Pillow),如果已经安装了AnaConda2或者AnaConda3,已经默认安装了这个库,那么在Python下就可以直接使用了,这个库封装的很好,是按照面向对象的思维封装的,比较好用,而且相对于opencv封装的比较方便,opencv相对底层一些。


这里有关于Pillow的链接: http://pillow.readthedocs.io/en/3.0.x/index.html

### Python 图像处理第三方库列表 #### Pillow Pillow 是 PIL (Python Imaging Library) 的一个活跃分支,现已超越原版 PIL 成为更受欢迎的选择。作为一个轻量级的图像处理库,Pillow 提供了广泛的功能和支持多种文件格式(如 JPEG、PNG 和 GIF),并实现了图像存档、展示以及基本处理操作[^2]。 ```python from PIL import Image img = Image.open('example.jpg') gray_img = img.convert('L') # 转换为灰度图 ``` #### OpenCV-Python OpenCV 是计算机视觉领域最著名的开源库之一,提供了大量的图像和视频捕捉、处理功能。尽管体积较大,但对于复杂任务来说非常强大,支持深度学习模型集成用于高级图像识别任务。 ```python import cv2 image = cv2.imread('example.png') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Gray image', gray_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### scikit-image scikit-image 是 SciPy 生态系统的一部分,专注于提供高质量的图像处理算法。此库特别适合科研人员使用,因为它强调科学计算的最佳实践和技术准确性。 ```python from skimage.color import rgb2gray from skimage.io import imread, imshow image = imread('example.bmp') imshow(rgb2gray(image)) ``` #### Wand 作为 ImageMagick 的官方 Python 接口——Wand 可以轻松完成复杂的图像编辑工作。通过绑定到强大的 ImageMagick 后端引擎上,能够执行几乎所有的图像变换需求。 ```python from wand.image import Image as WImage with WImage(filename='example.gif') as img: img.transform(resize='200x200>') img.save(filename='resized_example.gif') ``` #### SimpleITK SimpleITK 是 Insight Segmentation and Registration Toolkit(ITK) 的简化版本,专为医学影像分析设计。对于那些从事医疗成像研究的人来说是非常有用的工具集。 ```python import SimpleITK as sitk reader = sitk.ImageFileReader() reader.SetFileName("example.dcm") # DICOM 文件路径 image = reader.Execute() writer = sitk.ImageFileWriter() writer.SetFileName("output.mha") writer.Execute(image) ```
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