Python 中的 10 个最佳图像处理库

在当今的数字时代，数据是企业最有价值的资源，而这些数据中很大一部分是由图像组成的。数据科学家可以处理这些图像，并将它们输入机器学习（ML）模型，以便为企业获得深入的洞察。

图像处理是指在对图像执行特殊操作之前，将图像转换为数字形式的过程，这将产生有价值的信息。

图像处理有几种主要类型：

• 可视化：检测图像中不可见的物体
• 识别：检测图像中存在的物体
• 锐化和恢复：增强原始图像
• 模式识别：测量图像中的模式
• 检索：通过搜索大型数据库找到与原始图像相似的图像

一旦企业决定利用图像处理，就会有很多潜在的应用。例如，图像处理通常用于医疗研究和开发准确的治疗计划。它还可以用于恢复和重建损坏的图像部分，或执行面部检测。

为了快速高效地处理大量数据，数据科学家必须依赖图像处理工具来执行机器学习和深度学习任务。许多顶级图像处理库都用于 Python。

让我们来看看 Python 中的 10 个最佳图像处理库：

1. OpenCV

排在首位的是 OpenCV，它是一个由英特尔于 2000 年开发和发布的开源库。OpenCV 经常用于计算机视觉任务，如面部检测、物体检测、面部识别、图像分割等。

OpenCV 由 C++ 编写，并带有 Python 包装器，可以与 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 一起使用。OpenCV 最好的方面之一是，由于其在 Github 上的众多贡献者，计算机视觉库不断演进。

图像处理库提供了超过 2,500 个最先进和经典算法的访问。用户可以使用 OpenCV 执行诸如删除红眼和跟踪眼球运动等特定任务。

以下是 OpenCV 的一些主要亮点：

• 被 IBM、Google 和 Toyota 等大公司使用
• 算法效率
• 访问大量算法
• 多个接口

2. Scikit-Image

市场上另一款顶级图像处理库是 Scikit-Image，它几乎适用于每一种计算机视觉任务。Scikit-Image 部分由 Cython 编写，Cython 是一种超集语言，是 Python 的超集。这种独特的结构有助于它实现良好的性能。

Scikit-Image 使用 NumPy 数组作为图像对象，提供了许多算法用于分割、颜色空间操作、几何变换、分析、形态学、特征检测等。

以下是 Scikit-Image 的一些主要亮点：

• 开源且易于使用
• 免费，具有最少的法律和许可限制
• 多功能
• 实际应用，如消费者行为预测

3. SciPy

最初设计用于数学和科学计算，SciPy 也是执行多维图像处理的顶级库，方法是导入子模块 scipy.ndimage。SciPy 提供了在 n 维 Numpy 数组上操作的函数。

该图像处理库是另一个不错的选择，如果您正在寻找广泛的应用，如图像分割、卷积、读取图像、面部检测、特征提取等。

以下是 SciPy 的一些主要亮点：

• 用于可视化和操作数据的高级命令和类
• 开源
• 与 Python 的交互式会话
• 用于并行编程的类、Web 和数据库例程

4. Mahotas

Python 中的另一个顶级图像处理库是 Mahotas，它最初是为生物图像信息学设计的。Mahotas 允许开发人员利用高级功能，如局部二进制模式和哈拉立克。它可以通过其 mahotas.features.haralick 模块计算 2D 和 3D 图像，并从图像中提取信息以执行高级图像处理。

Mahotas 有许多流行的函数，例如 Watershed、Convex 点计算、形态学处理和模板匹配。它具有超过 100 个功能，用于计算机视觉功能。

以下是 Mahotas 的一些主要亮点：

• 超过 100 个用于计算机视觉的功能
• 高级功能
• 计算 2D 和 3D 图像
• 不断添加新功能

5. Pillow/PIL

另一款开源图像处理库是 Pillow，它是 Python 图像库（PIL）的高级版本。使用 Pillow，您可以执行许多图像处理过程，如点操作、过滤和操作。

Pillow 是处理图像的顶级库，得益于其对广泛图像格式的支持。图像处理库易于使用，因此成为处理图像的数据科学家中最常用的工具之一。

以下是 Pillow 的一些主要亮点：

• 支持各种图像格式，如 JPEG 和 PNG
• 易于使用
• 各种图像处理方法
• 用于增强计算机视觉问题的训练数据

6. SimpleITK

SimpleITK 的工作方式与列表中的其他图像处理库略有不同。与其将图像视为数组，SimpleITK 将图像视为物理空间中的点集。换句话说，它将图像所占据的区域定义为原点、大小、间距和方向余弦矩阵。这使 SimpleITK 能够有效地处理图像，并支持 2D、3D 和 4D 维度。

SimpleITK 经常用于图像分割和图像注册，即叠加两个或多个图像的过程。

以下是 SimpleITK 的一些主要亮点：

• 支持 2D 和 3D 图像
• 提供性能、灵活性和效率的高级编程功能
• 图像分割和图像注册
• 将图像视为物理空间中的点集

7. Matplotlib

Matplotlib 是另一个用于图像处理的优秀库。它特别适用于作为 Python 中的图像模块，用于处理图像，并且它包括两个特定的方法用于读取和显示图像。Matplotlib 是一个在 Numpy 数组上进行 2D 绘图的多平台数据可视化库。

图像处理库通常用于 2D 可视化，如散点图、直方图和条形图，但它已被证明对图像处理很有用，因为它可以有效地从图像中提取信息。需要注意的是，Matplotlib 不支持所有文件格式。

以下是 Matplotlib 的一些主要亮点：

• 简单易用
• 提供各种格式的高质量图像和绘图
• 开源
• 高度可定制

8. NumPy

虽然 NumPy 是用于数值分析的开源 Python 库，但也可以用于图像处理任务，如图像裁剪、操作像素、屏蔽像素值等。NumPy 包含矩阵和多维数组作为数据结构。

NumPy 也可以用于帮助执行诸如颜色减少、二值化、切片粘贴、正负反转等功能。图像也可以被视为由数组组成，这使得 NumPy 能够执行不同的图像处理任务。

以下是 NumPy 的一些主要亮点：

• 紧凑的数据存储
• 数组的高速处理
• 帮助许多功能
• 与其他库的数据兼容性

9. Pgmagick

接近列表末尾的是 Pgmagick，它是 GraphicMagick 库的另一个顶级 Python 库，用于图像处理。图像处理工具具有令人印象深刻的工具和库集合，提供图像编辑和图像操作方面的帮助。

以下是 Pgmagick 的一些主要亮点：

• 大量工具和库
• 图像编辑和图像操作
• 支持许多图像格式
• 开源

10. SimpleCV

我们列表中的最后一个图像处理库是 SimpleCV，它是创建具有图像处理的计算机视觉应用程序的流行开源框架。SimpleCV 具有针对摄像头、格式转换、图像操作、特征提取等的可读接口。

图像处理库在那些希望轻松创建计算机视觉任务的人中很受欢迎。它使用户能够在不需要学习文件格式、位深度、颜色空间、缓冲区管理等信息的情况下访问像 OpenCV 这样的高性能计算机视觉库。

以下是 SimpleCV 的一些主要亮点：

• 开源
• 可读接口
• 轻松创建计算机视觉任务
• 访问高性能计算机视觉库