opencv图像清晰度计算_推荐：10个Python图像处理工具

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概述了一些常用的Python库，它们提供了一种简单直观的图像转换方法。

介绍

在我们今天的世界中有很多的数据，而图像是这些数据中的重要组成部分。但是，要使用这些图像，需要对它们进行处理。因此，图像处理是分析和操纵数字图像的过程，主要目的是提高数字图像的质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

图像处理中常见的任务包括显示图像，基本操作，如裁剪、翻转、旋转等、图像分割、分类和特征提取、图像恢复和图像识别。 Python成为这种图像处理任务的合适选择。这是因为它作为一种科学编程语言日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具。

让我们看一下用于图像处理任务的一些常用Python库。

1.scikit-image

scikit-image是一个开源Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究、教育和行业应用的算法和实用程序。即使对于那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。

资源

有很多例子和实际用例都有很好的都已经文档化了。User Guide — skimage v0.15.0 docs

用法

该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找到。skimage的一些例子包括：

图像过滤

使用match_template函数进行模板匹配

您可以在图库中找到更多示例。