Python下的图像处理库，你选哪个？

在进行数字图像处理时，我们经常需要对图像进行读取、保存、缩放、裁剪、旋转、颜色转换等基本操作。在使用python进行编程时，涉及到多个不同的图像处理库的选择，今天我们简单聊一聊这几个库：opencv、scikit-image、scipy、pillow、matplotlib等等（不包括深度学习：tf.image等）

 

1. PIL(Python Imaging Library)

PIL（Python Imaging Library）是Python常用的图像处理库，而Pillow是PIL的一个友好Fork，提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。相比opencv更为轻巧。Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块，对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、show等功能。

2. scipy.misc

python在科学计算领域有三个非常受欢迎库，numpy、SciPy、matplotlib。numpy是一个高性能的多维数组的计算库，SciPy是构建在numpy的基础之上的，它提供了许多的操作numpy的数组的函数。SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的python工具包，它包括了统计、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像图例，常微分方差的求解等。

3. Opencv

OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业