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10 个 Python 图像处理工具,不可不知!

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发表于 2019-8-3 10:51:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
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。
1. scikit-image
scikit-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。
2. NumPy
NumPy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。


更多内容:
https://mp.weixin.qq.com/s/xWpiixP70pvXf9zwm4n56g


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