Python扩展库作为图像处理工具你知道多少？

lsekfe

在当今这个社会，数据就是财富，数据就是金钱，一切都离不开数据，我们看到的一切图片，本质上都是数据，如何理解和处理这些图像数据是很大的难题，不过庆幸的是，在 python 中，已经有了非常丰富的扩展来帮助我们处理这些图片。
　　opencv
　　opencv 是一个非常流行的数据可视化图形库，它底层使用 c++进行开发，拥有非常高效的执行效率。
　　安装使用它非常简单。
　　pip install opencv-python

　　# import opencv
　　import cv2
　　# Read the image
　　image = cv2.imread('tesla.png')
　　# grayscale the image
　　gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
　　cv2.imshow('Original Image', image)
　　cv2.imshow('Grayscale Image', gray_image)
　　cv2.waitKey(0)
　　cv2.destroyAllWindows()


　　Pillow
　　Pillow 是另一个非常流行的图像处理库，和 opencv 相比，它更加轻量级，虽然本身功能简单，但是它支持扩展，通过扩展可以执行非常强大的功能。
　　pip install pillow

　　from PIL import Image
　　with Image.open("tesla.png") as im:
　　    #show the original image
　　    im.show("Original Image")
　　    #convert into grayscale
　　    grayscaleImg = im.convert("L")
　　    #show the grayscale image
　　    grayscaleImg.show()


　　Scikit
　　Scikit 是一个进行科学研究的图形处理库，旨在使用 Numpy 和 Scipy 库处理图像。它包括各种科学算法，例如分割、颜色空间操作、分析、形态学等。该库是使用 Python 和 C 编程语言编写的。它适用于所有流行的操作系统，例如 Linux、macOS 和 Windows。
　　pip install scikit-image

　　from skimage import io
　　from skimage.color import rgb2gray
　　# way to load car image from file
　　car = io.imread('tesla.png')[:,:,:3]
　　#convert into grayscale
　　grayscale = rgb2gray(car)
　　#show the original
　　io.imshow(car)
　　io.show()
　　#show the grayscale
　　io.imshow(grayscale)
　　io.show()


　　Numpy
　　numpy 本身是一个计算库，它提供了广泛的数学特性，如数组、线性代数、基本统计运算、随机模拟、逻辑排序、搜索、形状操作等。
　　通过对图片的运算处理，可以实现图片的灰度化。
　　pip install numpy

　　import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import matplotlib.image as mpimg
　　#load the original image
　　img_rgb = mpimg.imread('tesla.png')[...,:3]
　　#show the original image
　　plt.imshow(img_rgb)
　　plt.show()
　　#convert the image into grayscale
　　img_gray = np.dot(img_rgb,[0.299, 0.587, 0.144])
　　#show the grayscale image
　　plt.imshow(img_gray, cmap=plt.get_cmap('gray'))
　　plt.show()


　　mahotas
　　Mahotas 是另一个可以执行各种图像处理操作的 Python 计算机视觉库。它是用 C++设计的，它包含许多提高图像处理速度的算法。此外，它使用 NumPy 数组在矩阵中使用图像。分水岭、凸点计算 hit & miss 卷积和 Sobel 边缘是该库中可用的主要功能。
　　pip install mahotas

　　import mahotas
　　from pylab import imshow, show
　　#read the image
　　img = mahotas.imread('tesla.png')
　　#show original image
　　imshow(img)
　　show()
　　img = img[:, :, 0]
　　grayscale = mahotas.overlay(img)
　　#show grayscale image
　　imshow(grayscale)
　　show()


　　SimpleITK
　　SimpleITK 是一个强大的图像配准和分割工具包。它是作为 ITK 工具包的扩展构建的，用于提供简化的界面。它支持不同的编程语言，例如 Python、R、C++、Java、C#、Ruby、TCL 和 Lua。

　　该库支持 2D、3D 和 4D 图像。与其他 Python 图像处理库和框架相比，该库的图像处理速度非常快。
　　pip install SimpleITK

　　import SimpleITK as sitk
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　logo = sitk.ReadImage('tesla.png')
　　# GetArrayViewFromImage returns an immutable numpy array view to the data.
　　plt.imshow(sitk.GetArrayViewFromImage(logo))
　　plt.show()


　　Matplotlib
　　Matplotlib 是一个综合库，用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。Matplotlib 让简单的事情变得简单，让困难的事情成为可能。它可以配合 Numpy 来读取图像数据。
　　pip install matplotlib

　　# importing libraries.
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　from PIL import Image
　　# open image using pillow library
　　image = Image.open("tesla.png")
　　#show original image
　　plt.imshow(image)
　　plt.show()
　　# grayscale the image
　　plt.imshow(image.convert("L"), cmap='gray')
　　plt.show()

oliver.tang

竟然有这么多，学习了