現(xiàn)在是一個大數(shù)據(jù)世界，越來越多的數(shù)據(jù)被放置在互聯(lián)網(wǎng)上，圖像是其中非常重要的一部分，但是我們需要對圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶??理，以提高質(zhì)量并從中獲取一些信息。Python成為圖像處理的最佳選擇的最大原因是它非常適合科學(xué)編程。還有許多先進(jìn)的圖像處理工具。請參閱以下內(nèi)容：

ScikitImage：是一個基于numpy數(shù)組的開源Python包，它實現(xiàn)了用于研究和教育的算法和應(yīng)用程序。對小白很友好，也比較簡單。它的代碼質(zhì)量非常高，并且已經(jīng)過同行評審。

Numpy：它是Python編程的核心庫之一，它支持?jǐn)?shù)組結(jié)構(gòu)，通過使用基本的Numpy操作，例如切片、脫敏和花式索引，您可以修改圖像的像素值，并且可以使用skimage加載圖像。

Scipy：Python的另一個核心科學(xué)模塊，就像Numpy一樣，可用于基本的圖像處理和處理任務(wù)。該軟件包目前包括線性和非線性濾波、二進(jìn)制形態(tài)、B樣條插值和物體測量等功能。

Pillow/PIL：是一個免費的Python編程語言庫，增加了對打開、處理和保存多種不同圖像文件格式的支持。該庫包含基本的圖像處理功能，包括點操作、使用一組內(nèi)置卷積核進(jìn)行過濾和色彩空間轉(zhuǎn)換。

OpcenCV-Python：它是計算機視覺應(yīng)用中使用最廣泛的庫之一。它不僅速度快，而且易于編碼和部署，這使其成為執(zhí)行計算密集型計算機視覺程序的絕佳選擇。

SimpleCV：用于構(gòu)建計算機視覺應(yīng)用程序的開源框架。通過它，您可以訪問OpenCV等高性能計算機視覺庫，而無需先了解位深、文件格式或色彩空間，學(xué)習(xí)難度遠(yuǎn)小于OpenCV。