10个Python图像处理工具

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常见的图像处理任务包括显示、裁剪、翻转、旋转、图像分割、特征提取等，Python 是这些图像处理任务的绝佳选择，日前，帕洛·潘迪（Parul Pandey ）整理了 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

这是一个与 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，并且代码质量高。

2. NumPy

它是 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，你可以修改图像的像素值。

3. SciPy

可用于基本的图像操作和处理任务，特别是子模块 scipy.ndimage（在 SciPy v1.1.0 中）提供了在 n 维 NumPy 数组上运行的函数。该软件包目前包括线性和非线性滤波，二进制形态，B 样条插值和对象测量等功能。

4. PIL/Pillow

PIL（Python Imaging Library）是一个免费的 Python 编程语言库，它增加了对打开，操作和保存许多不同图像格式的支持。但是，PIL 的最后一版发布于 2009 年，之后就停止了更新。而 Pillow 是一个积极开发的 PIL 分支，它更易于安装，可以在所有主流操作系统上运行，并支持 Python 3。该库包含基本图像处理功能，包括点操作，使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。

5. OpenCV-Python

这（Open Source Computer Vision Library）是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。它速度很快，也很容易编码和部署，这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。

6. SimpleCV

它提供访问几个高性能计算机视觉库的接口，但无需了解位深度，文件格式，色彩空间等。它的学习曲线远小于 OpenCV，

7. Mahotas

它包含传统的图像处理功能，以及用于特征计算的更现代的计算机视觉功能，包括兴趣点检测和局部描述符。使用 Python 编写接口，适用于快速开发，Mahotas 库运行快速，代码简约，依赖性小。

8. SimpleITK

这是一个基于 ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）构建的简化层，旨在促进其在快速原型设计，交易以及解释语言方面的应用。它也是一个图像分析工具包，具有大量组件，支持一般过滤操作，图像分割和配准。

9. pgmagick

这是基于 Python 的 GraphicsMagick 库的包装器。GraphicsMagick 图像处理系统，有时也被称为图像处理的瑞士军刀。其强大而高效的工具和库集合支持在超过 88 种主要格式上读取，写入和操作图像。

10. Pycairo

它是 Cairo 图形库的一组 Python 绑定。Cairo 是一个用于绘制矢量图形的 2D 图形库。矢量图形在调整大小或变换时不会失去清晰度。Pycairo 可以从 Python 调用 Cairo 命令。

原文链接：https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools

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