這篇文章將為大家詳細講解有關Python中有哪些圖像處理工具,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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scikit-image是一個開源的Python包,適用于numpy數(shù)組。它實現(xiàn)了用于研究,教育和工業(yè)應用的算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態(tài)系統(tǒng)的人,它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志愿者社區(qū)編寫的,具有高質量和同行評審的性質。
用法
該包作為skimage導入,大多數(shù)功能都在子模塊中找的到。下面列舉一些skimage的例子:
圖像過濾
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage import data,filters
image = data.coins()
# ... or any other NumPy array!
edges = filters.sobel(image)
plt.imshow(edges, cmap='gray')
使用match_template函數(shù)進行模板匹配
2. Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一,并為數(shù)組提供支持。圖像本質上是包含數(shù)據(jù)點像素的標準Numpy數(shù)組。因此,我們可以通過使用基本的NumPy操作,例如切片、掩膜和花式索引,來修改圖像的像素值??梢允褂胹kimage加載圖像并使用matplotlib顯示圖像。
用法
使用Numpy來掩膜圖像.
import numpy as np
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
image = data.camera()
type(image)
numpy.ndarray #Image is a numpy array
mask = image < 87
image[mask]=255
plt.imshow(image, cmap='gray')
3.Scipy
scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊,可用于基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage,提供了在n維NumPy數(shù)組上操作的函數(shù)。該包目前包括線性和非線性濾波,二值形態(tài)學,B樣條插值和對象測量等功能函數(shù)。
用法
使用SciPy通過高斯濾波器進行模糊:
from scipy import misc,ndimage
face = misc.face()
blurred_face = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3)
very_blurred = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=5)
#Results
plt.imshow(<image to be displayed>)
4. PIL/ Pillow
PIL( Python圖像庫 )是Python編程語言的一個免費庫,它支持打開、操作和保存許多不同的文件格式的圖像。然而, 隨著2009年的最后一次發(fā)布,它的開發(fā)停滯不前。但幸運的是還有有Pillow,一個PIL積極開發(fā)的且更容易安裝的分支,它能運行在所有主要的操作系統(tǒng),并支持Python3。這個庫包含了基本的圖像處理功能,包括點運算、使用一組內置卷積核的濾波和色彩空間的轉換。
用法
在 Pillow 中使用 ImageFilter 增強圖像:
from PIL import Image, ImageFilter
#Read image
im = Image.open( 'image.jpg' )
#Display image
im.show()
from PIL import ImageEnhance
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.8).show("30% more contrast")
5. OpenCV-Python
OpenCV( 開源計算機視覺庫 )是計算機視覺應用中應用最廣泛的庫之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優(yōu)點不只有高效,這源于它的內部組成是用C/C++編寫的,而且它還容易編寫和部署(因為前端是用Python包裝的)。這使得它成為執(zhí)行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。
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本文題目:Python中有哪些圖像處理工具-創(chuàng)新互聯(lián)
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