十个Python图像处理工具

这些Python库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。

今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。

常见的图像处理任务包括显示； 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；图像识别。Python是这些图像处理任务的绝佳选择，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。

本文着眼于10个最常用的Python库，用于图像处理任务。这些库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。

 

1. scikit-image

scikit-image是一个与NumPy数组一起使用的开源Python包。它实现了用于研究，教育和行业应用的算法和实用程序。它是一个相当简单直接的库，即使对那些不熟悉Python生态系统的人也是如此。代码质量高，经过同行评审，由一个活跃的志愿者社区编写。

 

资源

scikit-image文档丰富，有很多示例和实际使用方法。

 

用法

该包通过skimage导入，大多数功能可以在子模块中找到。

图像过滤：

使用match_template函数进行模板匹配：

你可以在gallery中找到更多的例子。

 

2. NumPy

NumPy是Python编程中的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准NumPy数组。因此，通过使用基本的NumPy操作（如slicing，masking和fan