現(xiàn)在是一個(gè)大數(shù)據(jù)世界,越來(lái)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(duì)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(qǐng)參閱以下內(nèi)容:
ScikitImage:是一個(gè)基于numpy數(shù)組的開(kāi)源Python包,它實(shí)現(xiàn)了用于研究和教育的算法和應(yīng)用程序。對(duì)小白很友好,也比較簡(jiǎn)單。它的代碼質(zhì)量非常高,并且已經(jīng)過(guò)同行評(píng)審。
Numpy:它是Python編程的核心庫(kù)之一,它支持?jǐn)?shù)組結(jié)構(gòu),通過(guò)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(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)。該軟件包目前包括線(xiàn)性和非線(xiàn)性濾波、二進(jìn)制形態(tài)、B樣條插值和物體測(cè)量等功能。
Pillow/PIL:是一個(gè)免費(fèi)的Python編程語(yǔ)言庫(kù),增加了對(duì)打開(kāi)、處理和保存多種不同圖像文件格式的支持。該庫(kù)包含基本的圖像處理功能,包括點(diǎn)操作、使用一組內(nèi)置卷積核進(jìn)行過(guò)濾和色彩空間轉(zhuǎn)換。
OpcenCV-Python:它是計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中使用最廣泛的庫(kù)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(jì)算密集型計(jì)算機(jī)視覺(jué)程序的絕佳選擇。
SimpleCV:用于構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序的開(kāi)源框架。通過(guò)它,您可以訪(fǎng)問(wèn)OpenCV等高性能計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù),而無(wú)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。