python中在计算机视觉中的库及基础用法

基于python脚本语开发的数字图像处理包有很多，常见的比如PIL、Pillow、opencv、scikit-image等。PIL和pillow只提供了基础的数字图像处理，功能有限；OpenCV实际上是一个C++库，提供了python接口，更新较慢；scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理。

一、SKimage

skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它对scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块如下所示：

io	读取、保存和显示图片或视频
data	提供测试图片或样本数据
color	颜色空间转换
filters	图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值
draw	操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等
transform	几何变换或其他变换，如旋转、拉伸等
morphology	形态学操作，如开闭运算，骨架提取等
exposure	图片强度调整，如亮度调整，直方图均衡等
feature	特征提取，检测，角点等特征
measure	图像属性的测量，如相似性或等高线等
segmentation	图像分割
restoration	图像恢复
util	通用函数

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二、PIL（Python Imaging Library ）图像处理类库

PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。常见的操作有图像格式转换，创建缩略图、图像区域的复制粘贴。

三、Matplotlib

Matplotlib具有强大的绘图功能。能够绘制图表，点、线，图像轮廓，直方图等，进行交互式标注。

四、Numpy

Numpy是有名的科学计算工具包。

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五、opencv(BGR)

opencv是一个C++库，用于（实时）处理计算机视觉问题。