图像处理必会的 9 个 Python 库

发布网友发布时间：2024-10-08 23:53

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热心网友时间：2024-10-29 00:31

Python,凭借其丰富的库资源，成为图像处理的理想选择。本文将带您深入探索九个关键的Python图像处理库，从OpenCV到ImageIO，涵盖广泛的功能和应用示例。

首先，OpenCV，作为最流行的图像处理库，提供了众多图像和视频操作算法，适用于Windows、Linux和macOS。例如，您可以使用OpenCV进行图像过滤，如以下代码所示：

<code># OpenCV 示例：图像过滤
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
filtered_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel) </code>

Pillow库则专注于图像操作，如调整大小、裁剪和滤镜应用，如调整图像大小：

<code># Pillow 示例：调整图像大小
from PIL import Image
img = Image.open('image.jpg')
resized_img = img.resize((new_width, new_height)) </code>

scikit-image（skimage）则适用于图像分割和特征提取，这里展示一个分割示例：

<code># skimage 示例：图像分割
from skimage.segmentation import slic
image = ... # 你的图像
labels = slic(image, n_segments=100) </code>
其他库如NumPy、SciPy、PyTorch、Mahotas、SimpleCV和ImageIO同样在各自的领域发挥着关键作用，提供了不同层次的图像处理功能。无论是基础操作还是深度学习应用，Python图像处理库的世界都为你准备好了丰富的工具。