6个Python图像处理库，用于高效的视觉处理

我们大部分通过视觉来感知周围的世界。人类能够通过看到图像来识别物体、感知距离，甚至猜测纹理。

然而，尽管视觉对我们来说似乎很常见和容易，但当尝试编程让计算机执行这个看似艰巨的任务时，它仍然有些难以捉摸。然而，多年来已经开发出了一些算法来帮助计算机执行图像处理这一看似艰巨的任务。

这些算法已经被实现为代码，并作为软件库分发，本文将介绍这些库。

什么是图像处理？

图像处理是计算机视觉的一部分。它涉及对图像执行的任务，以便在机器学习中使用它们，并广泛地应用于 artificial intelligence。

它对于检测和识别图像中的物体非常有用。这可应用于构建自动驾驶汽车和机器人，并对图像进行分类以识别类似仇恨内容的东西。

图像处理的应用

图像处理在许多领域中都被使用。一些最常见和有用的应用包括：

• 医学成像和诊断，其中人工智能可以通过扫描来诊断患者
• 在实施生物识别安全系统和建立监控系统时使用的安全性。
• 在构建能够观察环境的机器人时使用的机器人技术。这包括自动驾驶汽车。
• Augmented reality，例如滤镜。图像处理用于识别物体并对其应用滤镜。
• 交通分析以读取车牌。这可以用于执法机构识别不遵守红灯停车或超速的驾驶员。

图像处理中使用了各种算法。这些算法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。

在没有软件库的情况下，人们必须从头开始实现这些算法。幸运的是，有预先编写的库来实现所需的功能。以下是一些常见的库。

OpenCV

OpenCV是最流行的图像处理库之一。它用于实现计算机视觉算法，执行 machine learning 和图像处理。

此外，它是免费和开源的。此外，OpenCV非常灵活，可以与多种编程语言一起使用，包括Python、C++和Java。

该库实现了许多您在图像处理中所需的函数和算法，包括边缘检测、特征提取、变换、旋转、调整大小和增强。

Scikit-image

Scikit-image提供了一种用户友好且高效的图像处理方式。它实现了图像的输入/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，并使用户能够轻松地操作和增强图像，以用于各种应用，从基本操作如调整大小到高级任务如对象识别或图像恢复。

SimpleITK

SimpleITK是ITK的简化版本。ITK（Insight Toolkit）是一个跨平台的开源图像分析库。SimpleITK支持从20多种图像文件格式中读取和写入图像。

除了Python，它还支持其他编程语言，如R、Java、Ruy、Lua、C++和C#。它提供了许多可用于处理图像的函数。

SimpleITK还非常强大，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。

SciPy

SciPy 是流行的数值分析库 NumPy 的一个变种。SciPy 用于科学计算，而 NumPy 用于数值计算。因为 SciPy 在底层使用了 NumPy，所以它非常快速和高效。

它还支持处理多维图像。该库实现了用于执行滤波、形态学、对象测量和 B 样条插值的函数。

Pillow

Pillow 是 Python Imaging Library(PIL) 的继承者。PIL 是一个用于在 Python 中处理图像的库。然而，它只适用于 Python2，并在2011年停止开发。

Pillow 是该项目的一个分支。它支持从不同的文件格式读取图像到自己的内部表示。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功能。它还支持快速访问数据和执行旋转和调整大小等操作。

pgmagick

pgmagick 是由 Hideo Huttori 编写的开源 Python 库。它作为 GrphicsMagick 的包装器，后者是一套用于读取、写入和操作图像的工具和库。

该库支持超过 88 种不同的图像格式，并可以执行多个功能，例如获取图像的大小、锐化或模糊图像、检测边缘、旋转、太阳化、比较图像和将图像写入磁盘。

pgmagick 可用于创建 gifs，绘制文本和转换不同文件格式的图像。

最后的话

虽然这个列表不全面，但上述列出的库是图像处理中最受欢迎的库之一。它们已被许多人和组织用于实现具有对象检测、分割和分析能力的系统。

这在人工智能和机器人领域非常有用。作为库的替代方案，你可以使用 APIs for image analysis。