【盘点】最好用且实用的6个Python图像处理库！

　　与其他编程语言不同，Python有非常独特的优势，那就是它拥有非常非常多的第三方库，拿来即用，可为我们的工作带来很大的帮助。而今天的这篇文章，小编要为大家介绍6个{BANNED}最佳好用的Python图像处理库，快来认识一下吧。

　　1、scikit Image

　　scikit Image是一个基于numpy数组的开源python包。它实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用程序。即使是对于那些刚接触python的人，它也是一个相当简单的库。此库代码质量非常高并已经过同行评审，是由一个活跃的志愿者社区编写的。

　　2、Numpy

　　Numpy是python编程的核心库之一，支持数组结构。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——例如切片、脱敏和花式索引，可以修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示。

　　3、Scipy

　　Scipy是python的另一个核心科学模块，就像numpy一样，可用于基本的图像处理和处理任务。值得一提的是，子模块scipy.ndimage提供了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是一个免费的python编程语言库，它增加了对打开、处理和保存许多不同图像文件格式的支持。然而，它的发展停滞不前，其{BANNED}最佳后一次更新还是在2009年。幸运的是，PIL有一个正处于积极开发阶段的分支pillow，它非常易于安装。pillow能在所有主要操作系统上运行并支持python3。该库包含基本的图像处理功能，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

　　OpenCV-Python是计算机视觉应用中使用{BANNED}最佳广泛的库之一。Opencv-Python是OpenCV的Python API。OpenCV-python不仅速度快，也易于编码和部署。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

　　SimpleCV也是用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。通过它可以访问如OpenCV等高性能的计算机视觉库，而无需首先了解位深度、文件格式或色彩空间等。学习难度远远小于OpenCV，并且正如他们的标语所说：它使计算机视觉变得简单。