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Python中十大免费的优秀图像处理工具

发布时间:2019-06-12 04:40 来源:未知 编辑:admin

  当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分。然而,若想其有所应用,我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程,旨在提高其质量或从中提取一些信息,然后将其用于某些方面。

  图像处理中的常见任务包括显示图像,基本操作(如裁剪、翻转、旋转等),图像分割,分类和特征提取,图像恢复和图像识别等。 Python之成为图像处理任务的最佳选择,是因为这一科学编程语言日益普及,并且其自身免费提供许多最先进的图像处理工具。

  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。

  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。

  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。

  PIL (Python Imaging Library)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,其最后一次更新还是在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。

  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 ”。支持SimpleCV的一些观点是:

  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(如滤波和形态学操作)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优化。Mahotas库运行很快,它的代码很简单,(对其它库的)依赖性也很小。 建议阅读他们的官方文档以了解更多内容。

  Mahotas库使用简单的代码来完成工作。 对于“ 寻找Wally ”的问题,Mahotas完成的得很好,而且代码量非常小。

  ITK(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设计、教育以及脚本语言中的使用。SimpleITK是一个包含大量组件的图像分析工具包,支持一般的过滤操作、图像分割和配准。 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。

  下面的动画是使用SimpleITK和Python创建的可视化的严格CT / MR配准过程。

  pgmagick是GraphicsMagick库基于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,支持超过88种主要格式图像的读取、写入和操作,包括DPX,GIF,JPEG,JPEG-2000,PNG,PDF,PNM和TIFF等重要格式。

  Pycairo是图形库cairo的一组python绑定。 Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。 矢量图形很有趣,因为它们在调整大小或进行变换时不会降低清晰度。Pycairo库可以从Python调用cairo命令。

  以上就是一些免费的优秀图像处理Python库。有些很知名,你可能已经知道或者用过,有些可能对你来说还是新的。那正好现在就上手操作一下,试一试吧!

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