六个用于高效视觉操作的 Python 图像处理库

我们主要通过视觉来感知周围的世界。人类可以通过查看图像来识别物体、感知距离，甚至推断纹理。

但是，尽管这看起来很常见和容易，但试图对计算机进行编程来做到这一点仍然有些难以捉摸。然而，多年来已经开发出一些算法来帮助计算机执行这种看似困难的图像处理任务。时间

这些算法以代码形式实现，并作为本文所述的软件库进行分发。

什么是图像处理？

图像处理是计算机视觉的一部分。这包括在图像上执行的任务，以准备将其用于机器学习，更广泛地用于人工智能。

帮助检测和识别图像中的对象。这可以应用于构建自动驾驶汽车和机器人，以及对图像进行分类以识别骚扰内容等内容。

图像处理应用

图像处理应用于各个领域。一些最常见和有用的应用程序包括：

• 医疗成像和诊断，人工智能可以通过扫描诊断患者
• 实施生物识别安全系统和建筑监控系统时的安全性。
• 机器人技术：构建能够感知环境的机器人。其中包括自动驾驶汽车。
• 增强现实（过滤器等）。图像处理用于识别对象并对它们应用滤镜。
• 用于读取车牌的流量分析。执法部门可以利用这一点来识别在红灯或超速监视区不停车的司机。

图像处理使用各种算法。这些包括形态膨胀和腐蚀、高斯、傅里叶变换、边缘检测和小波图像处理。

如果您没有软件库，则需要从头开始实现这些算法。值得庆幸的是，有一些预先编写的库可以实现所需的功能。这是最常见的列表。

开放式计算机视觉

OpenCV是最流行的图像处理库之一。用于实现计算机视觉算法并执行机器学习和图像处理。

此外，它是免费且开源的。此外，OpenCV 具有多功能性，因为它可以与多种编程语言一起使用。其中包括 Python、C++ 和 Java。

该库实现了图像处理所需的许多函数和算法。其中包括边缘检测、特征提取、平移、旋转、调整大小和增强。

Scikit 图像

Scikit-image提供了一种用户友好且高效的图像处理方法。它支持图像输入/输出、变换、过滤、分割、特征提取、图像恢复和几何变换。

该库与其他科学计算库集成，允许用户轻松操作和增强各种应用程序的图像，从调整大小等基本操作到对象识别和图像恢复等高级任务，它看起来像这样。

简单ITK

SimpleITK是 ITK 的简化版本。 ITK（Insight Toolkit）是一个用于图像分析的跨平台开源库。 SimpleITK 支持读取和写入 20 多种图像文件格式的图像。

除了Python之外，它还可以与其他编程语言配合使用，例如R、Java、Ruy、Lua、C++和C#。提供多种可用于操作图像的函数。

SimpleITK 也很强大，因为它支持处理 2D、3D、4D 和 5D 图像。它还支持并行处理以加快操作速度。

塞皮

SciPy 是 NumPy 的近亲，NumPy 是一个流行的数值分析库。 SciPy 用于科学计算，NumPy 用于数值计算。 SciPy 在底层使用 NumPy，这使得它非常快速和高效。

它还支持多维图像的操作。该库实现了执行过滤、形态、对象测量和 B 样条插值的函数。

枕头

Pillow是 Python 成像库 (PIL) 的续集。 PIL 是一个用于在 Python 中操作图像的库。然而，它仅适用于 Python2，并于 2011 年被弃用。

Pillow 是该项目的一个分支。支持将各种文件格式的图像读取为您自己的内部表示形式。 Pillow的内部表示可以高效地操作图像，并提供相当强大的图像处理能力。它还支持快速访问数据并执行旋转和调整大小等操作。

魔法师

pgmagick是由 Hideo Hattori 创建的开源 Python 库。它充当 GraphicsMagick 的包装器，GraphicsMagick 是用于读取、写入和操作图像的工具和库的集合。

该库支持超过 88 种不同的图像格式，并提供多种功能，例如检索图像大小、锐化或模糊图像、检测边缘、旋转、曝光、比较图像以及写入磁盘。

pgmagick 可用于创建 gif、绘制文本以及转换各种文件格式的图像。

最后一句话

此列表并不详尽，但上面提到的库是图像处理中最常用的一些库。它们已被许多人和组织用来实现可以检测、分割和分析对象的系统。

这在人工智能和机器人领域非常有用。您可以使用 API 来代替库来进行图像分析。