今天的世界充满了各种各样的数據而图像是这些数据的重要组成部分。但当我们在使用它们之前必须对这些数字图像进行处理、分析和操作，以提高其质量甚至提取┅些可以使用的信息本文将推荐十个工具。

scikit-image是一个开源Python包适用于numpy数组。它实现了用于研究、教育和行业应用的算法和实用程序即使對于那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库

Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持图像本质上是包含数据点像素嘚标准Numpy数组。因此通过使用基本的NumPy操作，例如切片、屏蔽和花式索引我们可以修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像

scipy是Python的另一个核心科学模块，如Numpy可用于基本的图像处理工具和处理任务。特别是子模块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库，它增加了对打开、操作和保存许多不同图像文件格式的支持然而，它的发展停滞不前最后一次发布是在2009年。幸运的是Pillow是一个积极开发的PIL分支，更易于安装;在所有主要操作系统上運行并支持Python 3该库包含基本的图像处理工具功能，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。

OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一 OpenCV-Python是OpenCV的python API。 OpenCV-Python不仅速度快因为后台由用C / C ++编写的代码组成，而且易于编码和部署（由于的Python包装器）这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。

SimpleCV也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架有了它，您可以访问几个高性能的计算机视觉库如OpenCV，无需首先了解位深度、文件格式、色彩空间等学习曲线远远小于OpenCV，并且正如他们的标语所说“计算机视覺变得容易”。一些赞成SimpleCV的观点是：

即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试

摄像机、视频文件、图像和视频流都可以互操作

Mahotas是另一個用于Python的计算机视觉和图像处理工具库它包含传统的图像处理工具功能，如过滤和形态学操作以及用于特征计算的更现代的计算机视覺功能，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调整 Mahotas库速度快，代码簡洁依赖性最小。

ITK或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、教育、解释语言中的使用 SimpleITK是一个图像分析工具包，具有大量组件支持一般过滤操作、图像分割和注册。 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。

pgmagick是GraphicsMagick库的基于Python的包装器 GraphicsMagick图像处理工具系统有时被称为图像处理工具的瑞士军 刀。它提供了强大而高效的工具和库集合支持以超过88种主要格式读取、写入和操作图像，包括DPXGIF，JPEGJPEG-2000，PNGPDF，PNM和TIFF等重要格式

Pycairo是一组用于图形库cairo的python綁定。 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变换时不会失去清晰度 Pycairo是一组用于cairo的绑定，可用于從Python调用cairo命令

以上十个python图像处理工具工具，大部分有用且免费提供的图像处理工具库想要了解更多关于它们的信息，可以深入尝试使用┅下

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