10个图像处理的Python库

来源Deephub IMBA本文约1600字建议阅读5分钟无论你是刚开始基本的图像处理还是探索高级机器学习模型这些库都为广泛的图像处理任务提供了必要的工具。在这篇文章中, 我们要把计算机视觉项目里常用到的库整理一遍, 大家要是想要进入计算机视觉领域, 可以先看看本文说到的内容了解这些库情况, 这样子做的话对自己的实际工作是有帮助的。1、PIL/这其实是一个通用的东西, 而且对用户使用起来非常友好, 它里面提供了一个非常多的函数集合, 还包含了对各种图像格式的支持情况, 正因为存在这些特点, 所以它就变成了开发人员在他们的具体项目中处理图像时的一种必需的使用工具选择。它能够支持打开很多不同的图像文件格式, 它也能够支持操作这些格式的各种各样的文件, 它还能够支持保存这些操作之后的结果, 用户还能够执行基本的一些操作, 这个基本操作包括裁剪、调整大小、旋转以及更改图像颜色。还能够让你在自己的图像上面去加上文字, 同时也能添加一些形状, 这给你提供了一种相当简单直接的方法, 好去对你的那些视觉表现效果做些标注说明。这个库也属于图像处理类的库, 它不仅拥有十分强大的功能特点。与此同时, 它在使用方面也是非常简单的。基于以上这些优点, 所以是向大家强烈推荐使用的。2、 (Open )无疑它是目前最受欢迎的图像处理库之一, 它最早是由英特尔公司开发的, 现在已经被广泛应用于计算机视觉领域。它支持大量的与计算机视觉以及机器学习有关的算法, 这会帮助人们去理解视觉数据, 并且能够做出有见识的决策。此外, 它还对实时性的应用场景进行了深度的优化, 这样它就成为了视频监控项目、自动驾驶汽车技术以及先进的机器人领域的非常好的选择。它的功能是最多的, 并且在处理速度方面会比它快一些, 因此在对于速度有明确的要求的时候, 是推荐使用它的。另外还有一个点就是读取的通道是BGR , 而其他的库都是RGB 的, 所以如果混用的话需要转换, 还记得这个代码吧:cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)3、这其中包括了一组用来处理图像和做计算机视觉任务的函数。这些函数的主要执行工作是在高性能的c里面完成的。同时程序使用了多线程技术, 这使得整体速度变得非常快。它还囊括了多种形态学操作, 比如侵蚀、扩张, 还有连接成分的分析之类的。这些内容, 通常是图像二值化, 再或者是去噪, 以及形状分析这类任务的基础所在。这些功能它自然也都是具备的, 然而它更是专注于图像的图像处理这一方面, 并不是那种什么都往里头塞的东西。因此, 它所对应的API会显得更加简单一些, 用起来也会更加友好一些。并且在大家学习的过程中, 会感觉也变得更加容易一些。不过话说回来, 速度方面的表现呢, 大致上也是差不多的。4、-Image是建立在这一个机器学习库基础之上的扩展功能, 它包含了更高级的图像处理能力, 所以如果目前已经在使用这个进行机器学习的工具, 那么应该可以考虑使用这个库。它提供了一套完整的图像处理算法。它支持执行图像分割。它支持进行几何变换。它支持实现色彩空间操作。它支持完成过滤功能。在很多其他的库面前, -Image是不一样的, 因为它支持那些有多个维度的图像资料, 这一点对于涉及到视频处理领域或者医学成像领域的任务来说, 是能够提供很大帮助的。此外, -Image还能够和其他的一些科学计算库里边的成员, 比如说NumPy和SciPy这些, 进行非常顺畅的、没有任何障碍的集成工作,也就是大家通常说的无缝集成。5、 ImageImage是一个单独的模块, 这个模块支持图像的解码功能, 同时也支持编码功能, 还负责裁剪工作, 能够进行大小调整, 也可以实现格式转换。另外, 还可以利用GPU的支持来实现这一点, 这样就可以为处理更大的数据集提供更加快速的处理速度。也就是说呢, 倘若你选择去使用那个叫做TF的东西的话, 那么你是完全可以把它拿来当作整个训练过程当中的一个组成部分来使用的。6、与Image一样, 它也是生态系统的一个组成部分。它的核心功能在于支持并服务于那些需要用到图像处理技术的机器学习工作场景。7、它的基础构建是立足于PIL和NumPy这两者之上的, 这样一来就直接向广大的用户群体提供了一整套在简单层面上显得特别强大并且功能齐全的功能模块以及辅助性的工具集合, 而这整套组合拳的主要核心用途, 完全就是为了帮助人们去轻松地完成对图像素材的导入抓取动作, 以及对这些数据的深度加工处理逻辑, 还有最终的分析解读步骤。它的设计目标是让计算机视觉技术对于初学者以及非专业人士群体而言, 能够达到更加可靠并且易于使用的状态。这个平台提供的是一个非常简单的应用程序接口, 这种做法隐藏了底层的种种复杂性, 从而使得用户能够去快速地实现那些常见的计算机视觉任务。然而, 现在的状况是官方进行的维护工作其实非常少, 这样一来, 这个项目的命运就很可能会走向夭折。8、它是一个被用来读取和写入多种图像格式的库, 它提供了一个比较简单并且强大的API, 让用户能够非常轻松地去处理图像数据和视频数据, 它还提供了一个通用的数据模型, 这样用户就能够以多种方式将图像数据存储起来, 它可以使用NumPy数组这种形式、PIL图像对象这种形式或者是简单的字节字符串这种形式来表示图像数据。并且, 它还提供了逐帧读取和写入视频文件的功能。这种功能在处理视频流时非常有用。从视频中提取帧的时候, 它也很有用。9、这是一个库, 这个库是用来做图像增强的, 也是用来做数据增强的。它专注于在机器学习和计算机视觉的任务中提供方法, 这些方法是高效的, 是灵活的, 是易于使用的, 这些都是数据增强方法。我从这个方面来想, 一直把这个库当作是一个能够进行替代的东西出现, 因为它里面不但有着数量非常多的数据增强办法, 同时它还能够对掩码的框这样的东西进行直接的增强操作。10、timmtimm是一个模型库, 虽然它可能和图像处理之间不存在关联之处, 然而, 它提供了广泛的预训练模型的集合以及计算机视觉模型的集合, 这一点对于我们开展深度学习工作而言, 是具备相当大的协助作用的, 目前, 它已经成为了某个项目的子项目, 这种地位的改变意味着该项目获得了资金的资助支持, 因此, 我们在发展方面是不用产生担忧的。总结不管你是在刚开始做那些基础的图像处理工作, 还是你正在探索一些高级的机器学习模型, 这些库都为广大范围的图像处理任务提供了必不可少的工具。