10 个 Python 图像编纂东西 Linux 中国
发布日期: 2019-05-07

  下文将引见 10 个能够用于图像处置使命的 Python 库,它们正在编纂图像、查看图像底层数据方面都供给了简单间接的方式。

  以上就是 Python 中的一些有用的图像处置库,无论你有没有传闻过、有没有利用过,都值得试用一下并领会它们。

  NumPy[6]供给了对数组的支撑,是 Python 编程的一个焦点库。图像的素质其实也是一个包含像素数据点的尺度 NumPy 数组,因而能够通过一些根基的 NumPy 操做(例如切片、掩膜mask、花式索引ncy indexing等),就能够从像素级别对图像进行编纂。通过 NumPy 数组存储的图像也能够被 skimage 加载并利用 matplotlib 显示。

  Pillow 的文档[12]供给了 Pillow 的安拆申明本人代码库中每一个模块的示例。

  ITK[24](Insight Segmentation and Registration Toolkit)是一个为开辟者供给普适性图像阐发功能的开源、跨平台东西套件,SimpleITK[25]则是基于 ITK 建立出来的一个简化层,旨正在推进 ITK 正在快速原型设想、教育、注释言语中的使用。SimpleITK 做为一个图像阐发东西包,它也带有大量的组件[26],能够支撑常规的滤波、图像朋分、图像配准registration功能。虽然 SimpleITK 利用 C++ 编写,但它也支撑包罗 Python 正在内的大部门编程言语。

  PIL (Python Imaging Library) 是一个免费 Python 编程库,它供给了对多种格局图像文件的打开、编纂、保留的支撑。但正在 2009 年之后 PIL 就遏制发布新版本了。幸运的是,还有一个 PIL 的积极开辟的分支Pillow[11],它的安拆过程比 PIL 愈加简单,支撑大部门支流的操做系统,而且还支撑 Python 3。Pillow 包含了图像的根本处置功能,包罗像素点操做、利用内置卷积内核进行滤波、颜色空间转换等等。

  Mahotas[19]是另一个 Python 图像处置和计较机视觉库。正在图像处置方面,它支撑滤波和形态学相关的操做;正在计较机视觉方面,它也支撑特征计较feature computation、乐趣点检测interest point detection、局部描述符local deors等功能。Mahotas 的接口利用了 Python 进行编写,因而适合快速开辟,而算法利用 C++ 实现,并针对速度进行了优化。Mahotas 尽可能做到代码量少和依赖项少,因而它的运算速度很是快。能够参考文档[20]领会更多细致消息。

  scikit-image[1]是一个连系NumPy[2]数组利用的开源 Python 东西,它实现了可用于研究、教育、工业使用的算法和使用法式。即便是对于方才接触 Python 生态圈的新手来说,它也是一个正在利用上脚够简单的库。同时它的代码质量也很高,由于它是由一个活跃的意愿者社区开辟的,而且通过了同业评审peer review。

  Pycairo 的GitHub 仓库[37]供给了关于安拆和利用的细致申明,以及一份简要引见 Pycairo 的入门指南[38]。

  常见的图像处置操做包罗显示图像,根基的图像操做,如裁剪、翻转、扭转;图像的朋分、分类、特征提取;图像恢复;以及图像识别等等。Python 做为一种日益风靡的科学编程言语,是这些图像处置操做的最佳选择。同时,正在 Python 生态傍边也有良多可免得费利用的优良的图像处置东西。

  ◈ 即便是方才接触计较机视觉的法式员也能够通过 SimpleCV 来实现一些简略单纯的计较机视觉测试

  SimpleCV[17]是一个开源的计较机视觉框架。它支撑包罗 OpenCV 正在内的一些高机能计较机视觉库,同时不需要去领会位深度bit depth、文件格局、色彩空间color space之类的概念,因而 SimpleCV 的进修曲线要比 OpenCV 平缓得多,正如它的标语所说,“将计较机视觉变得更简单”。SimpleCV 的长处还有:

  pgmagick 的GitHub 仓库[31]中有相关的安拆申明、依赖列表,以及细致的利用[32]。

  Cairo[35]是一个用于绘制矢量图的二维图形库,而Pycairo[36]是用于 Cairo 的一组 Python 绑定。矢量图的长处正在于做大小缩放的过程中不会丢失图像的清晰度。利用 Pycairo 能够正在 Python 中挪用 Cairo 的相关号令。

  当今的世界充满了数据,而图像数据就是此中很主要的一部门。但只要颠末处置和阐发,提高图像的质量,从中提取出无效地消息,才能操纵到这些图像数据。

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