图形图像处理软件都有哪些(常见的图像处理软件)

图形图像处理软件都有哪些(常见的图像处理软件)文章:Python数据分析实例

这些Python库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。

今天的世界充满了数据,图像是这些数据的重要组成部分。但是,在使用它们之前,必须对这些数字图像进行处理-分析和操作,以提高其质量或提取一些可以使用的信息。

常见的图像处理任务包括显示;基本操作如裁剪,翻转,旋转等;图像分割、分类和特征提取;图像恢复;图像识别。Python是这些图像处理任务的绝佳选择,因为它作为一种科学编程语言日益普及,并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具。

本文着眼于10个最常用的Python库,用于图像处理任务。这些库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。

01scikit-imagescikit-image是一个与NumPy数组一起使用的开源Python包。它实现了用于研究,教育和行业应用的算法和实用程序。它是一个相当简单直接的库,即使对那些不熟悉Python生态系统的人也是如此。代码质量高,经过同行评审,由一个活跃的志愿者社区编写。资源scikit-image文档丰富,有很多示例和实际使用方法。用法该包通过skimage导入,大多数功能可以在子模块中找到。图像过滤:

使用match_template函数进行模板匹配:

你可以在gallery中找到更多的例子。02NumPyNumPy是Python编程中的核心库之一,并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准NumPy数组。因此,通过使用基本的NumPy操作(如slicing,masking和fancy indexing),您可以修改图像的像素值。可以使用 skimage加载图像并使用 Matplotlib显示。资源NumPy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表。用法使用Numpy来mask图片:

03SciPySciPy是Python的另一个核心科学模块(如NumPy),可用于基本的图像操作和处理任务。特别是,子模块 scipy.ndimage(在SciPy v1.1.0中)提供了在n维NumPy数组上运行的函数。该软件包目前包括线性和非线性滤波,二进制形态,B样条插值和对象测量等功能。资源有关scipy.ndimage包所提供的完整功能列表,请参阅文档。用法使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊

05OpenCV-PythonOpenCV(Open Source Computer Vision Library)是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。OpenCV-Python是OpenCV的Python API。因为后台由C / C 编写的代码组成,OpenCV-Python速度很快快,但它也很容易编码和部署(由于前端的Python包装器)。这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。资源通过OpenCV2-Python-Guide可以很容易上手OpenCV-Python用法使用OpenCV-Python中的 Image Blending using Pyramids创建一个“Orapple”:

06SimpleCVSimpleCV是另一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。它提供访问几个高性能计算机视觉库,如OpenCV,的接口,但无需了解位深度,文件格式,色彩空间等。它的学习曲线远小于OpenCV,并且(如其标语所示),“它令计算机视觉变得简单。”支持SimpleCV的一些观点是:即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试摄像机,视频文件,图像和视频流都可以互操作资源很容易按照官方文档的指导进行操作,并有大量的示例和用例可供遵循。用法

07MahotasMahotas是另一个用于Python的计算机视觉和图像处理库。它包含传统的图像处理功能,如过滤和形态操作,以及用于特征计算的更现代的计算机视觉功能,包括兴趣点检测和局部描述符。使用Python编写接口,适用于快速开发,但算法是用C 实现的,并且针对速度进行了优化。Mahotas库运行快速,代码简约,依赖性小。阅读其官方文章以获得更多了解。资源文档包含安装说明,示例,甚至一些教程帮助您轻松开始使用Mahotas。用法Mahotas库依靠简单的代码来完成工作。例如,使用最少量的代码Finding Wally问题就可以很好地解决。解决Finding Wally问题:

08SimpleITKITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)是一个“开源,跨平台系统,为开发人员提供了一套用于图像分析的广泛软件工具。SimpleITK是一个基于ITK构建的简化层,旨在促进其在快速原型设计,交易以及解释语言方面的应用。”它也是一个图像分析工具包,具有大量组件,支持一般过滤操作,图像分割和配准。SimpleITK是用C 编写的,但它可用包括Python在内的大量编程语言进行操作。资源有大量的Jupyter Notebook说明了SimpleITK在教育和研究活动中的应用。Notebooks使用Python和R编程语言演示如何使用SimpleITK进行交互式图像分析。用法使用SimpleITK和Python创建可视化的严格CT / MR配准过程:

09pgmagickpgmagick是基于Python的GraphicsMagick库的包装器。GraphicsMagick图像处理系统,有时也被称为图像处理的瑞士军刀。其强大而高效的工具和库集合支持在超过88种主要格式(包括DPX,GIF,JPEG,JPEG-2000,PNG,PDF,PNM和TIFF)上读取,写入和操作图像。资源pgmagick的GitHub respository有安装说明和要求。还有一个详细的用户指南。用法图像缩放:

边缘提取:

010PycairoPycairo是Cairo图形库的一组Python绑定。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣,因为它们在调整大小或变换时不会失去清晰度。Pycairo可以从Python调用Cairo命令。资源Pycairo GitHub respository是一个很好的资源,包含有关安装和使用的详细说明。还有一个入门指南,有一个关于Pycairo的简短教程。用法用Pycairo绘制线条,基本形状和径向渐变:

011结论这些是Python中一些有用且免费提供的图像处理库。有些是众所周知的,有些可能对你来说是新的。尝试一下它们以了解更多关于它们的信息!

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