一、OpenCV

OpenCV是最著名和應(yīng)用最廣泛的開源庫之一，用于圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)、人臉檢測(cè)、圖像分割、人臉識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。除此之外，它還可以用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

這是英特爾在2002年開發(fā)的。它是用C++編寫的，但是開發(fā)人員已經(jīng)提供了Python和java綁定。它易于閱讀和使用。

為了建立計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，OpenCV有超過2500種算法。這些算法對(duì)于執(zhí)行各種任務(wù)非常有用，例如人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等。讓我們看一些可以使用OpenCV執(zhí)行的示例：

灰度縮放

灰度縮放是一種將3通道圖像（如RGB、HSV等）轉(zhuǎn)換為單通道圖像（即灰度）的方法。最終的圖像在全白和全黑之間變化?；叶瓤s放的重要性包括降維（將3通道圖像轉(zhuǎn)換為單通道圖像）、降低模型復(fù)雜度等。

下面的代碼片段顯示了OpenCV中的灰度縮放

importcv2ascv
img=cv.imread('example.jpg')
cv.imshow('Original',img)
cv.waitKey()
#UsecvtColor,toconverttograyscale
gray_img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('Grayscale',gray_img)
cv.waitKey(0)

旋轉(zhuǎn)圖像

OpenCV有助于使用從0到360度的任意角度旋轉(zhuǎn)圖像。

檢查以下代碼以將圖像旋轉(zhuǎn)180度。

importcv2ascv
importmatplotlib.pyplotasplt
img=cv.imread('example.jpg')
h,w=image.shape[:2]
rot_matrix=cv.getRotationMatrix2D((w/2,h/2),-180,0.5)
rot_image=cv.warpAffine(img,rot_matrix,(w,h))
plt.imshow(cv.cvtColor(rot_image,cv.COLOR_BGR2RGB))

OpenCV還提供了除我們到目前為止討論的功能之外的其他功能。除此之外，它還有助于人臉檢測(cè)、圖像分割、特征提取、目標(biāo)檢測(cè)、三維重建等。

有關(guān)更多信息，請(qǐng)查看官方文檔：https://opencv.org/

二、Scikit-Image

Scikit Image是另一個(gè)偉大的開源圖像處理庫。它幾乎適用于任何計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。它是最簡(jiǎn)單、最直接的庫之一。這個(gè)庫的某些部分是用Cython編寫的（它是python編程語言的超集，旨在使python比C語言更快）。

它提供了大量的算法，包括分割、顏色空間操作、幾何變換、濾波、形態(tài)學(xué)、特征檢測(cè)等。

Scikit Image使用Numpy數(shù)組作為圖像對(duì)象。讓我們看看如何在scikit圖像中執(zhí)行活動(dòng)輪廓操作。活動(dòng)輪廓描述圖像中形狀的邊界。

檢查以下活動(dòng)輪廓操作代碼：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromskimage.colorimportrgb2gray
fromskimageimportdata
fromskimage.filtersimportgaussian
fromskimage.segmentationimportactive_contour
image=data.astronaut()
#Dataforcircularboundary
s=np.linspace(0,2*np.pi,400)
x=220+100*np.cos(s)
y=100+100*np.sin(s)
init=np.array([x,y]).T
#formationoftheactivecontour
centre=active_contour(gaussian(image,3),init,alpha=0.015,beta=10,gamma=0.001)
figure,axis=plt.subplots(1,2,figsize=(7,7))
ax[0].imshow(image,cmap=plt.cm.gray)
ax[0].set_title("OriginalImage")
ax[1].imshow(image,cmap=plt.cm.gray)

有關(guān)更多信息，請(qǐng)查看官方文檔：https://scikit-image.org/docs/stable/auto_examples/

三、Scipy

SciPy主要用于數(shù)學(xué)和科學(xué)計(jì)算，但有時(shí)也可以使用子模塊SciPy.ndimage用于基本的圖像操作和處理任務(wù)。

歸根結(jié)底，圖像只是多維數(shù)組，SciPy提供了一組用于操作n維Numpy操作的函數(shù)。SciPy提供了一些基本的圖像處理操作，如人臉檢測(cè)、卷積、圖像分割、讀取圖像、特征提取等。

除此之外，還可以執(zhí)行過濾，在圖像上繪制輪廓線。

請(qǐng)檢查以下代碼以使用SciPy模糊圖像：

fromscipyimportndimage,misc
frommatplotlibimportpyplotasplt
f=misc.face()
b_face=ndimage.gaussian_filter(f,sigma=3)
figure,axis=plt.subplots(1,2,figsize=(16,8))

有關(guān)更多信息，請(qǐng)查看官方文檔：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ndimage.html

四、Python Image Library (Pillow/PIL)

它是一個(gè)用于圖像處理任務(wù)的開放源碼python庫。它提供了其他庫通常不提供的特殊功能，如過濾、打開、操作和保存圖像。這個(gè)庫支持多種文件格式，這使它更高效。PIL還支持圖像處理、圖像顯示和圖像存檔等功能。讓我們看看使用Pillow/PIL的圖像增強(qiáng)。

更改圖像的清晰度：

有關(guān)更多信息，請(qǐng)查看官方文檔：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/index.html

五、Matplotlib

Matplotlib主要用于二維可視化，如散點(diǎn)圖、條形圖、直方圖等，但我們也可以將其用于圖像處理。從圖像中提取信息是有效的。它不支持所有的文件格式。

背景顏色更改操作后，請(qǐng)檢查以下圖像：

有關(guān)更多信息，請(qǐng)查看官方文檔：https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/images.html

六、SimpleITK

它也稱為圖像分割和注冊(cè)工具包。它是一個(gè)用于圖像注冊(cè)和圖像分割的開源庫。像OpenCV這樣的庫將圖像視為一個(gè)數(shù)組，但是這個(gè)庫將圖像視為空間中某個(gè)區(qū)域上的一組點(diǎn)。檢查以下示例：

圖像分割

有關(guān)更多信息，請(qǐng)查看官方文檔：https://itk.org/

七、Numpy

它是一個(gè)用于數(shù)值分析的開放源碼python庫。它包含一個(gè)矩陣和多維數(shù)組作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。但是NumPy也可以用于圖像處理任務(wù)，例如圖像裁剪、操作像素和像素值的蒙版。

檢查下圖以從圖像中提取綠色/紅色/藍(lán)色通道：

有關(guān)更多信息，請(qǐng)查看官方文檔：https://scikit-image.org/docs/dev/user_guide/numpy_images.html

八、Mahotas

它是另一個(gè)用于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的開放源碼python庫。它是為生物信息學(xué)而設(shè)計(jì)的。它提供了很多算法，這些算法是用C++編寫的，速度很快，使用了一個(gè)好的Python接口。它以NumPy數(shù)組讀取和寫入圖像。

使用Mahotas檢查下面的模板匹配圖像：

有關(guān)更多信息，請(qǐng)查看官方文檔：https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/#

到此這篇關(guān)于2021年用于圖像處理的Python庫總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python圖像處理常用庫內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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