软件工程日报（4.19）

1. Pillow (Pillow Imaging Library)

特点：

易用性：Pillow 是 Python Imaging Library (PIL) 的一个分支，专为简单图像处理任务设计，如基本的裁剪、旋转、滤镜应用等。

文件格式支持广泛：支持多种图像格式的读写，包括常见的 JPEG、PNG、BMP 等。

基本操作：适合于图像的加载、保存、显示、基本变换等。

实例代码（打开并显示图片）：

1from PIL import Image
2
3# 打开图像
4img = Image.open('example.jpg')
5# 显示图像
6img.show()

2. OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

特点：

计算机视觉：OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，特别适合于实时图像处理、视频分析、特征检测、机器学习等高级应用。

性能：底层用 C++ 编写，提供了高效的算法，适合于计算密集型任务。

高级功能：包含人脸检测、物体识别、图像分割等高级功能。

实例代码（灰度转换）：

1import cv2
2
3# 读取图像
4img = cv2.imread('example.jpg')
5# 转换为灰度图像
6gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
7# 显示图像
8cv2.imshow('Gray Image', gray_img)
9cv2.waitKey(0)  # 等待按键后关闭窗口
10cv2.destroyAllWindows()

3. scikit-image

特点：

科学图像处理：scikit-image 面向科学研究和工程应用，提供了一系列高级算法，如图像分割、几何变换、滤波、形态学处理等。

与科学计算库集成：与 NumPy、SciPy 紧密集成，便于进行复杂的数学运算和数据分析。

模块化：提供模块化的设计，易于扩展和定制。

1from skimage import io, exposure
2
3# 读取图像
4img = io.imread('example.jpg')
5# 直方图均衡化
6eq_img = exposure.equalize_hist(img)
7# 显示图像
8io.imshow(eq_img)
9io.show()

异同点总结

易用性和目标用户：Pillow 最为简单直观，适合初学者和基本图像处理需求；OpenCV 功能强大且深入，更适合于计算机视觉和复杂图像分析；scikit-image 则侧重于科研和工程领域的高级图像处理。

性能：OpenCV 由于其底层的 C++ 实现，在处理速度上通常优于其他两个库，特别是在大规模图像处理和视频处理时。

功能范围：Pillow 覆盖了基本的图像处理操作；OpenCV 包含更多计算机视觉相关的高级功能；scikit-image 则提供了大量科学图像分析的工具。

社区和文档：三个库都拥有活跃的社区和良好的文档支持，但因为 OpenCV 和 scikit-image 的专业性，相关资源可能更偏向于特定领域。