本文讲述了图像处理必会的 9 个 python库！具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随六星小编过来看看吧，具体如下:

Python 是一种多功能编程语言，允许开发人员完成各种任务。在图像处理方面，Python 提供了众多的库，使用户能够轻松地执行复杂的操作。

今天我们将探讨九个最流行的图像处理 Python 库，提供全面的指南，其中包括每个库功能的示例。

1.OpenCV

OpenCV 可以说是 Python 中使用最广泛的图像处理库。该开源库最初由英特尔开发，提供了大量用于操作图像和视频的算法和函数。OpenCV 支持各种平台，包括 Windows、Linux 和 macOS。它允许开发人员执行图像过滤、对象检测、图像拼接等任务。

下面是如何使用 OpenCV 进行图像过滤的示例。

import cv2

# Load image

image = cv2.imread('image.jpg')

# Apply Gaussian blur

blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (15,15), 0)

# Display the original and blurred image

cv2.imshow('Original Image', image)

cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

2.Pillow

Pillow 提供了一组全面的功能来操作图像，包括调整大小、裁剪、旋转和应用滤镜。Pillow 支持多种图像文件格式，例如 JPEG、PNG 和 TIFF。

以下是如何使用 Pillow 调整图像大小的示例。

from PIL import Image

# Open image

image = Image.open('image.jpg')

# Resize image to 50% of original size

resized_image = image.resize((image.width // 2, image.height // 2))

# Save the resized image

resized_image.save('resized_image.jpg')

3.scikit-image

scikit-image，也称为 skimage，是 Python 中另一个流行的图像处理库。它提供了一系列用于图像分割、特征提取和图像增强的算法。scikit-image 旨在成为一个用户友好且可访问的库，可以轻松集成到现有项目中。

以下是如何使用 scikit-image 执行图像分割的示例。

from skimage import data, segmentation

import matplotlib.pyplot as plt

# Load image

image = data.camera()

# Perform image segmentation using Felzenszwalb's algorithm

segments = segmentation.felzenszwalb(image, scale=100, sigma=0.5, min_size=50)

# Display the original image and segmented regions

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

ax1.imshow(image, cmap='gray')

ax2.imshow(segments, cmap='Spectral')

plt.show()

4.NumPy

NumPy 是 Python 中科学计算的基础库。虽然它主要不是专注于图像处理，但它提供了有效处理 n 维数组的基本功能。由于其多功能性和性能，NumPy 数组经常用作表示图像的数据结构。

以下是如何将图像转换为 NumPy 数组的示例。

import numpy as np

from PIL import Image

# Open image

image = Image.open('image.jpg')

# Convert image to NumPy array

image_array = np.array(image)

# Display the image shape

print(image_array.shape)

5、SciPy

SciPy 是一个强大的 Python 科学计算库。它包括一个子包 scipy.ndimage，它提供图像处理功能，包括插值、过滤和形态学操作。SciPy 是 NumPy 的补充，可以一起使用来执行高级图像处理任务。

import numpy as np

import scipy.ndimage as ndimage

from PIL import Image

# Open image

image = Image.open('image.jpg')

# Convert image to grayscale

grayscale_image = image.convert('L')

# Apply median filter with a 3x3 neighborhood

filtered_image = ndimage.median_filter(np.array(grayscale_image), size=3)

# Display the original and filtered image

image.show()

Image.fromarray(filtered_image).show()

6、PyTorch

PyTorch 是一个流行的深度学习库，提供图像处理和计算机视觉的高级功能。它允许用户构建和训练神经网络来执行图像分类、对象检测和图像生成等任务。PyTorch 与其他图像处理库无缝集成，使其成为研究和生产的多功能工具。

以下是如何使用预训练的 PyTorch 模型对图像进行分类的示例。

import torch

from torchvision import models, transforms

from PIL import Image

# Load pre-trained model

model = models.resnet50(pretrained=True)

model.eval()

# Load and preprocess the image

transform = transforms.Compose([

    transforms.Resize((224, 224)),

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])

])

image = Image.open('image.jpg')

input_image = transform(image).unsqueeze(0)

# Forward pass through the model

with torch.no_grad():

    output = model(input_image)

# Get the predicted class label

_, predicted_idx = torch.max(output, 1)

print(f'Predicted class: {predicted_idx.item()}')

7、Mahotas

Mahotas 是一个用 C++ 实现但具有 Python 绑定的计算机视觉和图像处理库。它为基本和高级图像处理任务提供了广泛的功能，例如阈值处理、特征提取和形态学操作。Mahotas 强调效率并提供大量速度优化，使其成为性能关键型应用程序的合适选择。

以下是如何使用 Mahotas 对图像应用阈值处理的示例。

import mahotas as mh

from PIL import Image

# Open image

image = Image.open('image.jpg')

# Convert image to grayscale

grayscale_image = image.convert('L')

# Apply Otsu's thresholding

thresholded_image = mh.otsu(np.array(grayscale_image))

# Display the thresholded image

mh.imshow(thresholded_image)

8、SimpleCV

SimpleCV 是一个用户友好的计算机视觉库，旨在使初学者能够进行图像处理。它提供了一个简化的界面来执行常见任务，例如对象跟踪、边缘检测和颜色操作。

SimpleCV 与其他流行的 Python 库（包括 OpenCV 和 NumPy）无缝集成，并提供用于显示和保存图像的简单方法。

以下是如何使用 SimpleCV 对图像执行边缘检测的示例。

from SimpleCV import Image

# Load image

image = Image('image.jpg')

# Perform edge detection using the Canny algorithm

edge_image = image.edges()

# Display the original and edge-detected image

image.show()

edge_image.show()

9、ImageIO

ImageIO 是一个轻量级库，提供了一个简单的接口来读写各种图像文件格式。它支持 JPEG、PNG 和 BMP 等流行格式，允许开发人员轻松加载和保存图像，无需复杂的配置。ImageIO 兼容 Python 2.7 和 3.x，可以通过 pip 方便地安装。

以下是如何使用 ImageIO 读取和保存图像的示例。

import imageio

# Read image

image = imageio.imread('image.jpg')

# Save image as a PNG file

imageio.imsave('image.png', image)

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