10个最佳Python图像处理库

在今天的数字时代，数据是企业最有价值的资源，其中大部分数据由图像组成。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见解。

图像处理是将图像转换为数字形式，然后对其执行特殊操作的过程，从而产生有价值的信息。

图像处理主要有以下几种类型：

• 可视化：检测图像中不可见的物体
• 识别：检测图像中的物体
• 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图像的损坏部分，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10个最佳图像处理库：

1. OpenCV

首先是OpenCV，它是Intel在2000年开发和发布的开源库。OpenCV通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用C++编写，并带有Python包装器，可以与NumPy、SciPy和Matplotlib一起使用。OpenCV的一个最好的方面是，由于其在Github上的许多贡献者，计算机视觉库不断演进。

图像处理库提供了超过2,500个最先进和经典的算法。用户可以使用OpenCV执行诸如去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和丰田等大公司使用
• 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部分用Cython编写，Cython是一种超集语言，基于Python。这种独特的结构使其能够实现良好的性能。

Scikit-Image使用NumPy数组作为图像对象，提供了许多不同算法，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
• 具有实际应用，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scipy.ndimage子模块。SciPy提供了函数来操作n维Numpy数组。

此图像处理库是寻找广泛应用的另一个不错的选择，例如图像分割、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使开发人员能够利用高级功能，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具有许多流行的函数，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个功能，用于计算机视觉
• 高级功能
• 计算2D和3D图像
• 不断添加新功能

5. Pillow/PIL

图像处理任务的另一个开源库是Pillow，它是PIL（Python图像库）的高级版本。使用Pillow，可以执行许多图像处理任务，如点操作、过滤和操作。

Pillow是处理图像的顶级库之一，得益于其对广泛图像格式的支持。图像处理库易于使用，使其成为处理图像的数据科学家的常用工具。

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与列表中的其他图像处理库略有不同。它不将图像视为数组，而是将其视为空间中的点集。换句话说，它将图像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通常用于图像分割和图像注册，即将两个或多个图像叠加的过程。

以下是SimpleITK的一些主要亮点：

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

7. Matplotlib

Matplotlib是图像处理的另一个不错的选择。它尤其适合作为Python中的图像模块，用于处理图像，并包括两个特定的方法用于读取和显示图像。Matplotlib专门用于在Numpy数组上绘制2D图表，是一个多平台的数据可视化库。

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有用，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
• 提供高质量的图像和各种格式的图表
• 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、掩码像素值等。NumPy包含矩阵和多维数组作为数据结构。

NumPy还可以用于帮助执行颜色减少、二值化、切片粘贴、正或负反转等功能。图像也可以被认为是由数组组成，这使得NumPy能够执行各种图像处理任务。

以下是NumPy的一些主要亮点：

• 紧凑的数据存储
• 高速度的数组处理
• 帮助执行许多功能
• 与其他库的数据兼容性

9. Pgmagick

我们列表中的下一个图像处理库是Pgmagick，它是GraphicMagick库的另一个顶级Python库。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：

• 大量的工具和库
• 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，它是创建计算机视觉应用程序的流行开源框架，具有图像处理功能。SimpleCV具有用于摄像头、格式转换、图像操作、特征提取等的可读接口。

图像处理库在那些寻找创建计算机视觉任务的简单方法的人中很受欢迎。它使用户能够访问高级计算机视觉库，如OpenCV，而无需学习文件格式、位深度、颜色空间、缓冲区管理等内容。

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
• 访问高级计算机视觉库