干貨整理！10個Python圖像處理工具，入門必看，提效大法 | 資源

原作：Parul Pandey

銅靈 編譯整理

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

在圖像處理領域，一庫在手，相當于天下已有。

最近，有一位搞數據科學的小姐姐Parul Pandey，整理了一份實用Python圖像處理工具，內含十大經典Python庫。

這份資源中的工具可用于圖像處理中的常見任務，包括裁剪、翻轉、旋轉、圖像分割、分類和特征提取、圖像恢復和圖像識別等。可謂干貨滿滿，圖像處理提升效率必備。

量子位取其重點，將文章翻譯整理如下：

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1、scikit Image

scikit-image是一個與numpy數組配合使用的開源Python包，在學術研究、教育和行業領域都可應用。

即使是那些剛接觸Python生態系統的人，也會覺得這是一個相當簡單直接的庫。

通過這個包能完成很多任務，比如圖像過濾：

使用match_template 函數進行模板匹配：

官方地址：

https://scikit-image.org/

用戶指南：

https://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html

2、Numpy

Numpy是Python的核心庫之一，也能支持數組，圖像本質上是包含數據點像素的標準Numpy數組。

因此，通過基本的NumPy操作，可以修改圖像的像素值。

也可以使用skimage加載圖像并用matplotlib顯示。

使用方法也和簡單，比如需要mask一張圖像時：

官方地址：

http://www.numpy.org/

3. Scipy

scipy是Python中另一個核心模塊，可用于基本的圖像操作和處理任務。

特別需要注意的是，子模塊scipy.ndimage提供在n維NumPy數組上運行的功能。這個包目前包括線性和非線性濾波器、二元形態、B-spline插值和物體測量等功能。

可以用高斯過濾用Scipy模糊高斯濾波器：

官方資料：

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution

4、PIL/ Pillow

PIL（Python Imaging Library）是一個免費的Python編程語言庫，它增加了對打開，操作和保存不同圖像文件格式的支持。然而，它的發展停滯不前，最后一次更新還是在2009年。

其分支Pillow更易于安裝，在所有主要操作系統上運行并支持Python 3。這個庫包含基本的圖像處理功能，包括點操作、使用一組內置卷積核濾波及顏色空間轉換。

當用ImageFilter增強Pillow中的圖像時，操作是這樣的：

官方介紹：

https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html

5、OpenCV-Python

OpenCV是計算機視覺應用中使用最廣泛的庫之一，OpenCV-Python是OpenCV的python API。

總體來說，因為后臺由用C / C ++編寫，因此OpenCV-Python不僅速度快，也易于編程和部署。

這使其成為執行計算密集型視覺程序的絕佳選擇。

來看一下用例，下圖展示的是OpenCV-Python在Image Blending中使用Pyramids創建一個名為’Orapple’的新水果的功能。

上手指南：

https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

6、SimpleCV

SimpleCV也是廣泛被使用的構建計算機視覺應用程序的開源框架。

手握SimpleCV，你可以訪問幾個高性能的視覺庫，而無需先了解圖像色深（bit depth）、文件格式、色彩空間等。

SimpleCV擁護者的支持理由有兩個，一是初學者也可以借此編寫簡單的視覺任務，二是無論是相機、視頻文件、圖像和視頻流可互相操作。

用戶指南：

https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/

7、Mahotas

Mahotas包含傳統的圖像處理功能，如濾波和圖像形態學處理，以及用于特征計算，比如興趣點檢測和局部描述子等。

這個庫適用于快速開發，算法是用C++實現的，并且針對速度進行了調整。

官方地址：

https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/

用戶指南：

https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/index.html

8、 SimpleITK

ITK是一個開源的跨平臺系統，提供一整套用于圖像分析的軟件工具。

其中，SimpleITK是一個建立在ITK之上的簡化層，促進其在簡化原型、教育和解釋語言中的應用。

SimpleITK是一個圖像分析工具包，內含大量組件，支持一般濾波操作、圖像分割和圖形配準。

SimpleITK本身是用C++編寫的，但也適用于包括Python在內的大量編程語言。

下面就是用SimpleITK和Python創建的可視化的CT/MR圖：

官方地址：

https://itk.org/

學習資料：

http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/

9、GraphicsMagick

GraphicsMagick號稱圖像處理領域的瑞士軍刀。 代碼短小卻提供了一個魯棒、高效的工具和庫集合，可用來處理圖像的讀取、寫入和操作。

支持超過88種圖像格式，包括重要的DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF。

將它用于圖像邊緣提取任務，效果如下：

官方資料：

https://pypi.org/project/pgmagick/

相關資源：

https://github.com/hhatto/pgmagick

10、Pycairo

pyCairo是一個Python的2D圖形渲染庫，可用于繪制矢量圖形的2D圖形，在調整大小或變換時不會丟失清晰度。

下面這個用例是用Pycairo繪制線條、基本形狀和徑向梯度。

官方介紹：

https://cairographics.org/

相關資源：

https://github.com/pygobject/pycairo

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博客原文地址（需要科學前往）：

https://towardsdatascience.com/image-manipulation-tools-for-python-6eb0908ed61f

文章下載地址：

https://pan.baidu.com/s/1FDlji1zJIVeoSPQ89WVfMw

— 完 —

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