圖像處理是操縱圖像以從中提取特征的現(xiàn)象。

在當(dāng)今計算機視覺和深度學(xué)習(xí)的世界中，大量使用不同的圖像處理算法對圖像數(shù)據(jù)集進行邊緣檢測、識別和分類。

有時，這些算法也會逐幀應(yīng)用于視頻，以從中提取特征。

在今天的文章中，我們將介紹5個最好的Python庫，它們可能會幫助你執(zhí)行圖像處理，如裁剪、縮放等。

1.OpenCV

OpenCV是用于圖像處理和計算機視覺的最流行和最廣泛使用的庫之一。這個口頭庫可以與許多編程語言一起使用，如C、C++、Python、java，但是Python綁定庫是最流行的。

不僅圖像處理，而且與計算機視覺相關(guān)的復(fù)雜深度學(xué)習(xí)算法也可以使用該庫輕松實現(xiàn)。OpenCV最好的一點是它是跨平臺的，并且可以與移動設(shè)備一起工作。

安裝

pip install opencv-python

對圖像進行高斯模糊。我們將使用Colab，因為在那里我們不需要設(shè)置東西的環(huán)境-這里的一切都是預(yù)先設(shè)置的。

首先，讓我們導(dǎo)入必要的包。Colab不支持cv2.imshow-但是，我們有一個替代方案。

import cv2

import numpy as np

import urllib

import urllib.request as ur

from google.colab.patches import cv2_imshow

現(xiàn)在，讓我們從internet加載一個圖像并應(yīng)用一些過濾器。

resp = ur.urlopen("https://thumbor.forbes.com/thumbor/960x0/https%3A%2F%2Fspecials-images.forbesimg.com%2Fdam%2Fimageserve%2F1068867780%2F960x0.jpg%3Ffit%3Dscale")

image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")

im = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)

blur = cv2.GaussianBlur(im, (5,5),0)

cv2_imshow(blur)

2.SimpleCV

SimpleCV是一個python框架，它使用像OpenCV這樣的計算機視覺庫。這個庫非常簡單易用，對快速原型設(shè)計非常有幫助。

對于那些不了解不同圖像處理概念（如特征值、顏色空間和位深度）的人來說，此庫尤其有用。

安裝

pip install SimpleCV

該庫是處理對象檢測任務(wù)的更好選擇。比如使用這個庫來檢測一輛車是否停了。

你可以在這里了解更多關(guān)于這個庫的信息。

http://tutorial.simplecv.org/en/latest/

3. Pillow

Pillow是一個Python圖像處理庫，源于PIL或Python圖像庫。

盡管它不如openCV功能強大、速度快，但它可以用于簡單的圖像處理工作，如裁剪、調(diào)整大小、旋轉(zhuǎn)和灰度縮放圖像。另一個好處是它可以在沒有NumPy和Matplotlib的情況下使用。

安裝

pip install pillow

要在PIL中讀取圖像，我們可以使用：

from PIL import Image

im = Image.open(r"C:\\Users\\System-Pc\\Desktop\\image1.jpg")

im.show()

你可以在這里了解更多關(guān)于這個庫的信息。

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/

4.Mahotas

Mahotas是一個用于圖像處理和計算機視覺的Python庫，最初是為生物圖像信息學(xué)設(shè)計的。但是其他的計算機視覺任務(wù)也可以用它來完成。它最初是用C++編寫的，它使它非常快，而且除了NUMPY之外沒有依賴關(guān)系。

安裝

pip install mahotas

使用mahotas對圖像進行灰度縮放：

import mahotas

import mahotas.demos

import numpy as np

from pylab import imshow, gray, show

from os import path

photo = mahotas.demos.load('luispedro', as_grey=True)

photo = photo.astype(np.uint8)

gray()

imshow(photo)

show()

最后，在運行代碼之后，我們可以得到以下結(jié)果。

5.pgmagick

Pgmagick是GraphicsMagick的Python包裝器，GraphicsMagick是用于處理圖像的工具和庫的集合。它支持88多種圖像格式。除了圖像處理工作外，它還可以用于web應(yīng)用程序中創(chuàng)建新圖像。

安裝

pip install pgmagick

用于從圖片中提取邊：

from pgmagick.api import Image

img = Image(‘lena.jpg’) # 圖像路徑

img.edge(2)

img.write(‘lena_edge.jpg’)

結(jié)論

盡管OpenCV是我們將來將要使用的主要圖像處理庫，但是了解一下其他圖像處理庫肯定是個好主意。

所有這些庫都可以簡化特定功能的實現(xiàn)，從而簡化工作流。