10个Python图像编辑工具
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当今的世界充满了数据,而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析,提高图像的质量,从中提取出有效地信息,才能利用到这些图像数据。 常见的图像处理操作包括显示图像,基本的图像操作,如裁剪、翻转、旋转;图像的分割、分类、特征提取;图像恢复;以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言,是这些图像处理操作的最佳选择。同时,在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的优秀的图像处理工具。 下文将介绍 10 个可以用于图像处理任务的 Python 库,它们在编辑图像、查看图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。 1、scikit-imagescikit-image 是一个结合 NumPy 数组使用的开源 Python 工具,它实现了可用于研究、教育、工业应用的算法和应用程序。即使是对于刚刚接触 Python 生态圈的新手来说,它也是一个在使用上足够简单的库。同时它的代码质量也很高,因为它是由一个活跃的志愿者社区开发的,并且通过了同行评审。 资源scikit-image 的文档非常完善,其中包含了丰富的用例。 示例可以通过导入 图像滤波:
Image filtering in scikit-image 使用 match_template() 方法实现模板匹配: Template matching in scikit-image 在展示页面可以看到更多相关的例子。 2、NumPyNumPy 提供了对数组的支持,是 Python 编程的一个核心库。图像的本质其实也是一个包含像素数据点的标准 NumPy 数组,因此可以通过一些基本的 NumPy 操作(例如切片、掩膜、花式索引等),就可以从像素级别对图像进行编辑。通过 NumPy 数组存储的图像也可以被 skimage 加载并使用 matplotlib 显示。 资源在 NumPy 的官方文档中提供了完整的代码文档和资源列表。 示例使用 NumPy 对图像进行掩膜操作:
NumPy 3、SciPy像 NumPy 一样,SciPy 是 Python 的一个核心科学计算模块,也可以用于图像的基本操作和处理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模块,它提供了在 n 维 NumPy 数组上的运行的函数。SciPy 目前还提供了线性和非线性滤波、二值形态学、B 样条插值、对象测量等方面的函数。 资源在官方文档中可以查阅到 示例使用 SciPy 的高斯滤波对图像进行模糊处理:
Using a Gaussian filter in SciPy 4、PIL/Pillow(编辑:好传媒网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |