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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。
2.Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一,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,例如切片、屏蔽和花式索引,我们可以修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。
3.Scipy
scipy是Python的另一个核心科学模块,如Numpy,可用于基本的图像处理和处理任务。特别是,子模块scipy.ndimage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文件格式的支持。然而,它的发展停滞不前,最后一次发布是在2009年。幸运的是,Pillow是一个积极开发的PIL分支,更易于安装;在所有主要操作系统上运行并支持Python 3。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(开源计算机视觉库)是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。 OpenCV-Python是OpenCV的python API。 OpenCV-Python不仅速度快,因为后台由用C / C ++编写的代码组成,而且易于编码和部署(由于前端的Python包装器)。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也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它,您可以访问几个高性能的计算机视觉库,如OpenCV,无需首先了解位深度、文件格式、色彩空间等。学习曲线远远小于OpenCV,并且正如他们的标语所说,“计算机视觉变得容易”。一些赞成SimpleCV的观点是:
即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试
摄像机、视频文件、图像和视频流都可以互操作
7.Mahotas
Mahotas是另一个用于Python的计算机视觉和图像处理库。它包含传统的图像处理功能,如过滤和形态学操作,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。该接口使用Python,适用于快速开发,但算法是用C ++实现的,并且针对速度进行了调整。 Mahotas库速度快,代码简洁,依赖性最小。
8.SimpleITK
ITK或Insight Segmentation and Registration Toolkit是一个开源的跨平台系统,为开发人员提供了一整套用于图像分析的软件工具。其中,SimpleITK是一个建立在ITK之上的简化层,旨在促进其在快速原型、教育、解释语言中的使用。 SimpleITK是一个图像分析工具包,具有大量组件,支持一般过滤操作、图像分割和注册。 SimpleITK本身是用C ++编写的,但可用于包括Python在内的大量编程语言。
9.pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick库的基于Python的包装器。 GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军 刀。它提供了强大而高效的工具和库集合,支持以超过88种主要格式读取、写入和操作图像,包括DPX,GIF,JPEG,JPEG-2000,PNG,PDF,PNM和TIFF等重要格式。
10.Pycairo
Pycairo是一组用于图形库cairo的python绑定。 Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣,因为它们在调整大小或变换时不会失去清晰度。 Pycairo是一组用于cairo的绑定,可用于从Python调用cairo命令。
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