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Python中的十大免費(fèi)圖像處理工具

本文主要介紹了一些簡單易懂最常用的 Python 圖像處理庫。

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),西區(qū)企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),西區(qū)品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,西區(qū)網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,西區(qū)網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

當(dāng)今世界充滿了各種數(shù)據(jù)，而圖像是其中高的重要組成部分。然而，若想其有所應(yīng)用，我們需要對(duì)這些圖像進(jìn)行處理。圖像處理是分析和操縱數(shù)字圖像的過程，旨在提高其質(zhì)量或從中提取一些信息，然后將其用于某些方面。

圖像處理中的常見任務(wù)包括顯示圖像，基本操作（如裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等），圖像分割，分類和特征提取，圖像恢復(fù)和圖像識(shí)別等。Python 之成為圖像處理任務(wù)的最佳選擇，是因?yàn)檫@一科學(xué)編程語言日益普及，并且其自身免費(fèi)提供許多最圖像處理工具。

讓我們看一下用于圖像處理任務(wù)的一些常用 Python 庫。

scikit Image

scikit-image 是一個(gè)基于 numpy 數(shù)組的開源 Python 包。 它實(shí)現(xiàn)了用于研究、教育和工業(yè)應(yīng)用的算法和實(shí)用程序。 即使是對(duì)于那些剛接觸 Python 的人，它也是一個(gè)相當(dāng)簡單的庫。 此庫代碼質(zhì)量非常高并已經(jīng)過同行評(píng)審，是由一個(gè)活躍的志愿者社區(qū)編寫的。

用法舉例：圖像過濾、模版匹配

可使用“skimage”來導(dǎo)入該庫。大多數(shù)功能都能在子模塊中找到。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import matplotlib.pyplot as plt 
    2. 
  
  
  
  
  2. %matplotlib inline 
    3. 
  
  
  
  
  3. from skimage import data,filters 
    4. 
  
  
  
  
  4. image = data.coins() 
    5. 
  
  
  
  
  5. # ... or any other NumPy array! 
    6. 
  
  
  
  
  6. edges = filters.sobel(image) 
    7. 
  
  
  
  
  7. plt.imshow(edges, cmap='gray')
    8.

模版匹配（使用 match_template 函數(shù)）

Numpy

Numpy 是 Python 編程的核心庫之一，支持?jǐn)?shù)組結(jié)構(gòu)。 圖像本質(zhì)上是包含數(shù)據(jù)點(diǎn)像素的標(biāo)準(zhǔn) Numpy 數(shù)組。 因此，通過使用基本的 NumPy 操作——例如切片、脫敏和花式索引，可以修改圖像的像素值。 可以使用 skimage 加載圖像并使用 matplotlib 顯示。

用法舉例：使用 Numpy 來對(duì)圖像進(jìn)行脫敏處理

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import numpy as np 
    2. 
  
  
  
  
  2. from skimage import data 
    3. 
  
  
  
  
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
    4. 
  
  
  
  
  4. %matplotlib inline 
    5. 
  
  
  
  
  5. image = data.camera() 
    6. 
  
  
  
  
  6. type(image) 
    7. 
  
  
  
  
  7. numpy.ndarray #Image is a numpy array 
    8. 
  
  
  
  
  8. mask = image < 87 
    9. 
  
  
  
  
  9. image[mask]=255 
    10. 
  
  
  
  
  10. plt.imshow(image, cmap='gray')
    11.

Scipy

scipy 是 Python 的另一個(gè)核心科學(xué)模塊，就像 Numpy 一樣，可用于基本的圖像處理和處理任務(wù)。值得一提的是，子模塊 scipy.ndimage 提供了在 n 維 NumPy 數(shù)組上運(yùn)行的函數(shù)。 該軟件包目前包括線性和非線性濾波、二進(jìn)制形態(tài)、B 樣條插值和對(duì)象測(cè)量等功能。

用法舉例：使用 SciPy 的高斯濾波器對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from scipy import misc,ndimage 
    2. 
  
  
  
  
  2. face = misc.face() 
    3. 
  
  
  
  
  3. blurred_face = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3) 
    4. 
  
  
  
  
  4. very_blurred = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=5) 
    5. 
  
  
  
  
  5. #Results 
    6. 
  
  
  
  
  6. plt.imshow()
    7.

PIL/ Pillow

PIL (Python Imaging Library) 是一個(gè)免費(fèi)的 Python 編程語言庫，它增加了對(duì)打開、處理和保存許多不同圖像文件格式的支持。 然而，它的發(fā)展停滯不前，其最后一次更新還是在 2009 年。幸運(yùn)的是， PIL 有一個(gè)正處于積極開發(fā)階段的分支 Pillow，它非常易于安裝。Pillow 能在所有主要操作系統(tǒng)上運(yùn)行并支持 Python 3。該庫包含基本的圖像處理功能，包括點(diǎn)操作、使用一組內(nèi)置卷積內(nèi)核進(jìn)行過濾以及顏色空間轉(zhuǎn)換。

用法舉例：使用 ImageFilter 增強(qiáng) Pillow 中的圖像

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from PIL import Image, ImageFilter 
    2. 
  
  
  
  
  2. #Read image 
    3. 
  
  
  
  
  3. im = Image.open( 'image.jpg' ) 
    4. 
  
  
  
  
  4. #Display image 
    5. 
  
  
  
  
  5. im.show() 
    6. 
  
  
  
  
  6. from PIL import ImageEnhance 
    7. 
  
  
  
  
  7. enh = ImageEnhance.Contrast(im) 
    8. 
  
  
  
  
  8. enh.enhance(1.8).show("30% more contrast")
    9.

OpenCV-Python

OpenCV（開源計(jì)算機(jī)視覺庫，Open Source Computer Vision Library）是計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中使用最廣泛的庫之一。OpenCV-Python 是 OpenCV 的 python API。OpenCV-Python 不僅速度快（因?yàn)楹笈_(tái)由用 C / C ++ 編寫的代碼組成），也易于編碼和部署（由于前端的 Python 包裝器）。 這使其成為執(zhí)行計(jì)算密集型計(jì)算機(jī)視覺程序的絕佳選擇。

用法舉例：使用 Pyramids 創(chuàng)建一個(gè)名為'Orapple'的新水果的功能

SimpleCV

SimpleCV 也是用于構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序的開源框架。 通過它可以訪問如 OpenCV 等高性能的計(jì)算機(jī)視覺庫，而無需首先了解位深度、文件格式或色彩空間等。學(xué)習(xí)難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于 OpenCV，并且正如他們的標(biāo)語所說，“ 它使計(jì)算機(jī)視覺變得簡單 ”。支持 SimpleCV 的一些觀點(diǎn)是：

  •  即使是初學(xué)者也可以編寫簡單的機(jī)器視覺測(cè)試
  •  攝像機(jī)、視頻文件、圖像和視頻流都可以交互操作

用法舉例

Mahotas

Mahotas 是另一個(gè)用于 Python 的計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理庫。 它包含傳統(tǒng)的圖像處理功能（如濾波和形態(tài)學(xué)操作）以及用于特征計(jì)算的更現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)視覺功能（包括興趣點(diǎn)檢測(cè)和局部描述符）。 該接口使用 Python，適用于快速開發(fā)，但算法是用 C++ 實(shí)現(xiàn)的，并且針對(duì)速度進(jìn)行了優(yōu)化。Mahotas 庫運(yùn)行很快，它的代碼很簡單，（對(duì)其它庫的）依賴性也很小。 建議閱讀他們的官方文檔以了解更多內(nèi)容。

用法舉例

Mahotas 庫使用簡單的代碼來完成工作。 對(duì)于“ 尋找 Wally ”的問題，Mahotas 完成的得很好，而且代碼量非常小。

SimpleITK

ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit) 是一個(gè)開源的跨平臺(tái)系統(tǒng)，為開發(fā)人員提供了一整套用于圖像分析的軟件工具。 其中， SimpleITK 是一個(gè)建立在 ITK 之上的簡化層，旨在促進(jìn)其在快速原型設(shè)計(jì)、教育以及腳本語言中的使用。SimpleITK 是一個(gè)包含大量組件的圖像分析工具包，支持一般的過濾操作、圖像分割和配準(zhǔn)。SimpleITK 本身是用 C++ 編寫的，但可用于包括 Python 在內(nèi)的大量編程語言。

這里有大量說明了如何使用 SimpleITK 進(jìn)行教育和研究活動(dòng)的 Jupyter notebook。notebook 中演示了如何使用 SimpleITK 進(jìn)行使用 Python 和 R 編程語言的交互式圖像分析。

用法舉例

下面的動(dòng)畫是使用 SimpleITK 和 Python 創(chuàng)建的可視化的嚴(yán)格 CT / MR 配準(zhǔn)過程。

pgmagick

pgmagick 是 GraphicsMagick 庫基于 Python 的包裝器。GraphicsMagick 圖像處理系統(tǒng)有時(shí)被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了強(qiáng)大而高效的工具和庫集合，支持超過 88 種主要格式圖像的讀取、寫入和操作，包括 DPX，GIF，JPEG，JPEG-2000，PNG，PDF，PNM 和 TIFF 等重要格式。

用法舉例：圖片縮放、邊緣提取

圖片縮放

邊緣提取

Pycairo

Pycairo 是圖形庫 cairo 的一組 python 綁定。Cairo 是一個(gè)用于繪制矢量圖形的 2D 圖形庫。 矢量圖形很有趣，因?yàn)樗鼈冊(cè)谡{(diào)整大小或進(jìn)行變換時(shí)不會(huì)降低清晰度。Pycairo 庫可以從 Python 調(diào)用 cairo 命令。

用法：Pycairo 可以繪制線條、基本形狀和徑向漸變

以上就是一些免費(fèi)的優(yōu)秀圖像處理 Python 庫。有些很老牌，你可能已經(jīng)知道或者用過，有些可能對(duì)你來說還是新的。那正好現(xiàn)在就上手操作一下，試一試吧！


文章題目：Python中的十大免費(fèi)圖像處理工具
當(dāng)前路徑：http://uogjgqi.cn/article/djccpcd.html
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