与其他编程语言不同，Python有一个非常独特的优势，那就是它拥有非常多的第三方库，开箱即用，能够为我们的工作带来很大的帮助。在今天的文章中，小编将为大家介绍6个最好用的Python图像处理库，快来了解一下吧。

　　1.scikit图像

　　scikit-image 是一个基于 numpy 数组的开源 python 包。它实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用程序。即使对于 python 新手来说，它也是一个相当简单的库。库代码质量非常高，经过同行评审，由活跃的志愿者社区编写。

　　2.Numpy

　　Numpy是python编程的核心库之一，支持数组结构。图像本质上是包含数据点像素的标准 Numpy 数组。因此，通过使用切片、脱敏和花式索引等基本的 Numpy 操作，可以修改图像的像素值。图像可以用 skimage 加载并用 matplotlib 显示。

　　3. scipy

　　scipy 是 python 的另一个核心科学模块，和 numpy 一样，可以用于基本的图像处理和处理任务。值得一提的是，子模块 scipy.ndimage 提供了对 n 维 numpy 数组进行操作的函数。该软件包目前包括线性和非线性滤波、二进制形态学、B 样条插值和对象测量等功能。

　　4. PIL/枕头

　　PIL 是一个免费的 Python 编程语言库，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。但是，它的开发停滞不前，最后一次更新是在 2009 年。幸运的是，PIL 有一个正在积极开发的 pillow 叉子，安装起来非常容易。Pillow 在所有主要操作系统上运行并支持 python3。该库包含基本的图像处理功能，包括点操作、使用一组内置卷积核进行过滤以及颜色空间转换。

　　5. OpenCV-Python

　　OpenCV-Python 是计算机视觉应用程序中使用最广泛的库之一。Opencv-Python 是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-python 不仅速度快，而且易于编码和部署。这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。

　　6.SimpleCV

　　SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。它提供了对高性能计算机视觉库(如 OpenCV)的访问，而无需先了解位深度、文件格式或颜色空间。学习曲线远低于 OpenCV，正如他们的标语所说：它使计算机视觉变得容易。

　　了解了6个最好用的Python图像处理库之后，赶快操作起来吧！

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