这些Python库提供更多了一类单纯单纯的方式来切换影像并认知下层统计数据。
那时的当今世界充满著了统计数据，影像是这些统计数据的重要重要组成部分。但是，在采用它以后，要对这些数字影像进行处置 – 预测和操作方式，以提升其产品质量或抽取一些能采用的重要信息。
常用的绘图各项任务主要包括表明；INS13ZD如上色，滑动，转动等;；影像拆分，进行分类和求逆；影像恢复正常；影像识别。Python是这些绘图各项任务的极佳优先选择，因为它作为一类自然科学C语言日益普及化，因此在其生态系中完全免费提供更多很多最一流的绘图辅助工具。
责任编辑立足于10个最常用的Python库，用作绘图各项任务。这些库提供更多了一类单纯单纯的方式来切换影像并认知下层统计数据。
1. scikit-image
scikit-image是两个与NumPy字符串一同采用的开放源码Python包。它同时实现了用作科学研究，基础教育和金融行业应用领域的演算法和程序库。它是两个十分单纯间接的库，即便对这些不熟识Python生态系的人也是这般。标识符产品质量高，历经南埃尔普评审委员，由两个活耀的义工街道社区撰写。
天然资源scikit-image文件格式多样，有很多实例和前述采用方式。
用语该包通过skimage引入，绝大多数机能能在子组件中找出。
影像过滤器：
采用match_template函数进行模板匹配：
你能在gallery中找出更多的例子。
2. NumPy
NumPy是Python编程中的核心库之一，并为字符串提供更多支持。影像本质上是包含统计数据点像素的标准NumPy字符串。因此，通过采用基本的NumPy操作方式（如slicing，masking和fancy indexing），您能修改影像的像素值。能采用 skimage加载影像并采用 Matplotlib表明。
天然资源NumPy的官方文件格式页面提供更多了完整的天然资源和文件格式列表。
用语采用Numpy来mask图片：
3. SciPy
SciPy是Python的另两个核心自然科学组件（如NumPy），可用作基本的影像操作方式和处置各项任务。特别是，子组件 scipy.ndimage（在SciPy v1.1.0中）提供更多了在n维NumPy字符串上运行的函数。该软件包目前主要包括线性和非线性滤波，二进制形态，B样条插值和对象测量等机能。
天然资源有关scipy.ndimage包所提供更多的完整机能列表，请参阅文件格式。
用语采用SciPy通过高斯滤波器进行模糊
4. PIL/Pillow
PIL（Python Imaging Library）是两个完全免费的PythonC语言库，它增加了对打开，操作方式和保存很多不同影像格式的支持。然而，它的发展停滞不前，其最后一版发布于2009年。幸运的是，Pillow是两个积极开发的PIL分支，它更易于安装，可在所有主流操作方式系统上运行，并支持Python 3。该库包含基本绘图机能，主要包括点操作方式，采用一组内置卷积内核进行过滤器以及颜色空间切换。
天然资源文件格式包含安装说明以及涵盖库的每个组件的实例。
用语采用ImageFilter增强Pillow中的影像：
5. OpenCV-Python
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是计算机视觉应用领域中采用最广泛的库之一。OpenCV-Python是OpenCV的Python API。因为后台由C / C ++撰写的标识符组成，OpenCV-Python速度很快快，但它也很容易编码和部署（由于前端的Python包装器）。这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的极佳优先选择。
天然资源通过OpenCV2-Python-Guide能很容易上手OpenCV-Python
用语采用OpenCV-Python中的 Image Blending using Pyramids创建两个“Orapple”：
6. SimpleCV
SimpleCV是另两个用作构建计算机视觉应用领域程序的开放源码框架。它提供更多访问几个高性能计算机视觉库，如OpenCV，的接口，但无需了解位深度，文件格式，色彩空间等。它的学习曲线远小于OpenCV，因此（如其标语所示），“它令计算机视觉变得单纯。”支持SimpleCV的一些观点是：
即便是初学者也能撰写单纯的机器视觉测试
摄像机，视频文件，图像和视频流都能互操作方式
天然资源很容易按照官方文件格式的指导进行操作方式，并有大量的实例和用例可供遵循。
用语7. Mahotas
Mahotas是另两个用作Python的计算机视觉和绘图库。它包含传统的绘图功能，如过滤器和形态操作方式，以及用作特征计算的更现代的计算机视觉机能，主要包括兴趣点检测和局部描述符。采用Python撰写接口，适用作快速开发，但演算法是用C ++同时实现的，因此针对速度进行了优化。Mahotas库运行快速，标识符简约，依赖性小。阅读其官方文章以获得更多了解。
天然资源文件格式包含安装说明，实例，甚至一些教程帮助您轻松开始采用Mahotas。
用语Mahotas库依靠单纯的标识符来完成工作。例如，采用最少量的代码Finding Wally问题就能很好地解决。
解决Finding Wally问题:
8. SimpleITK
ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）是两个“开放源码，跨平台系统，为开发人员提供更多了一套用作影像预测的广泛软件辅助工具。SimpleITK是两个基于ITK构建的简化层，旨在促进其在快速原型设计，交易以及解释语言方面的应用领域。”它也是两个图像预测辅助工具包，具有大量组件，支持一般过滤器操作方式，影像拆分和配准。SimpleITK是用C ++撰写的，但它可用主要包括Python在内的大量C语言进行操作方式。
天然资源有大量的Jupyter Notebook说明了SimpleITK在基础教育和科学研究活动中的应用领域。Notebooks采用Python和RC语言演示如何采用SimpleITK进行交互式影像预测。
用语采用SimpleITK和Python创建可视化的严格CT / MR配准过程：
9. pgmagick
pgmagick是基于Python的GraphicsMagick库的包装器。GraphicsMagick绘图系统，有时也被称为绘图的瑞士军刀。其强大而高效的辅助工具和库集合支持在超过88种主要格式（主要包括DPX，GIF，JPEG，JPEG-2000，PNG，PDF，PNM和TIFF）上读取，写入和操作方式影像。
天然资源pgmagick的GitHub respository有安装说明和要求。还有两个详细的用户指南。
用语影像缩放：
边缘抽取：
10. Pycairo
Pycairo是Cairo图形库的一组Python绑定。Cairo是两个用作绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它在调整大小或变换时不会失去清晰度。Pycairo能从Python调用Cairo命令。
天然资源Pycairo GitHub respository是两个很好的天然资源，包含有关安装和采用的详细说明。还有两个入门指南，有两个关于Pycairo的简短教程。
用语用Pycairo绘制线条，基本形状和径向渐变：
结论
这些是Python中一些有用且完全免费提供更多的绘图库。有些是众所周知的，有些可能对你来说是新的。尝试一下它以了解更多关于它的重要信息！
英文原文：https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools译者：搞两个大新闻介绍一本非常经典的入门PDF，它讲解的是程序员必知的硬核基础知识，看完能让你对计算机有两个基础的了解和入门，是培养你 内核 的基础，我们看下目录大纲
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