Windows 系统上有多种图片解码库和解码包，可以用于处理不同格式的图片。以下是一些常见的解码库和包：

Windows 系统上有多种图片解码库和解码包，可以用于处理不同格式的图片。以下是一些常见的解码库和包：

  1. Windows Imaging Component (WIC)

    • WIC 是 Windows 系统内置的图像解码框架，支持多种图像格式，包括 BMP、JPEG、PNG、GIF、TIFF 和其他图像格式。开发者可以使用 WIC API 来解码、编码和转换图像。

  2. libjpeg

    • libjpeg 是一个开源的 JPEG 图像解码库，广泛用于解码和编码 JPEG 图像。许多软件和库，如 GIMP 和 ImageMagick，都会依赖它。

  3. libpng

    • libpng 是一个开源的图像解码库，专门用于处理 PNG 格式的图像。它支持压缩和解压缩 PNG 图像，是处理 PNG 图像的标准库。

  4. FreeImage

    • FreeImage 是一个跨平台的开源图像处理库，支持多种图像格式的解码与编码，包括 BMP、JPEG、PNG、TIFF、GIF 等。它可以与 C++、C、Python 等语言结合使用。

  5. ImageMagick

    • ImageMagick 是一个功能强大的图像处理工具包，支持超过 100 种不同格式的图像解码和转换。它可以通过命令行、API 或脚本进行调用，适合批量图像处理。

  6. Direct2D 和 DirectWrite

    • 在更复杂的图形应用中，Windows 提供了 Direct2D 和 DirectWrite，用于处理二维图形和文字的渲染。虽然这些库不直接提供图像解码，但它们可以与 WIC 等解码库结合使用。

  7. stb_image

    • stb_image 是一个单文件的 C 语言库，用于加载和解码多种格式的图像，如 JPEG、PNG、TGA 和 BMP。它非常轻便且易于集成。

  8. VLC Media Player (libavcodec)

    • VLC 的 libavcodec 是一个广泛使用的多媒体解码库，支持包括图像在内的多种媒体格式。它能处理 JPG、PNG 等常见图像格式。

  9. GDI+

    • GDI+ 是微软在 .NET 平台上提供的一组图形绘制功能，也支持对多种图像格式的解码与编码（如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等）。

  10. OpenCV

    • OpenCV 是一个开源计算机视觉库，除了处理图像处理、计算机视觉等任务，还提供了对多种图像格式（如 JPEG、PNG、TIFF 等）的解码支持。

这些库和包可以根据应用需求选择使用，涵盖了从简单的图像解码到复杂的图像处理和转换功能。如果你正在开发需要图像解码的应用，可以根据自己的技术栈选择合适的库来集成。

继续列举一些常用的图像解码库和工具，尤其是在开发中可能涉及到的情况，以下是更多的选项和相关工具：

  1. Pillow (PIL)
  • Pillow 是 Python Imaging Library (PIL) 的一个分支，提供了强大的图像处理能力。它支持解码多种常见图像格式，包括 JPEG、PNG、GIF、TIFF 等。Pillow 是处理图像数据和执行基本图像处理操作（如裁剪、调整大小、旋转、滤镜等）的热门工具。
  1. Libtiff
  • Libtiff 是专门用于 TIFF 格式图像的开源解码库。TIFF 格式广泛应用于扫描图像和数字图像存档等领域，因此 libtiff 在处理这些特殊需求的图像时非常有用。
  1. WebP Codec
  • WebP 是由 Google 开发的一个现代图像格式，旨在提供更小的文件大小和更快的加载速度。WebP 编解码器支持图像压缩，适用于网站和应用程序中需要优化图像存储和传输的场景。
  1. OpenImageIO
  • OpenImageIO 是一个高效的图像I/O库，适用于处理各种图像格式，特别是在渲染、视觉特效和游戏开发中非常有用。它支持多种格式的读取和写入，包括 OpenEXR、JPEG、PNG 和 TIFF 等。
  1. GIMP (GNU Image Manipulation Program)
  • GIMP 是一个非常强大的开源图像编辑工具，除了提供图像处理和编辑功能外，还能够通过插件和脚本扩展支持更多的图像格式。GIMP 支持包括 Photoshop 专有的 PSD 格式在内的许多图像格式，适合需要更复杂图像编辑的用户。
  1. Qt Image Formats
  • Qt 是一个跨平台的开发框架，它为不同格式的图像提供了内置的支持。Qt 提供了用于解码 PNG、JPEG、GIF、BMP、TIFF 等图像格式的功能，并且可以通过插件扩展支持更多格式。
  1. Magick.NET
  • Magick.NET 是 ImageMagick 的 .NET 版本。它将 ImageMagick 的强大功能带入 .NET 开发环境，使得开发者能够在 C# 等 .NET 语言中处理各种图像格式。它不仅支持解码，还支持图像转换、编辑、绘制等操作。
  1. Sharpness
  • Sharpness 是一个用于解码和处理图像的现代 Python 库，支持处理 PNG、JPEG、TIFF 和其他格式的图像。它以其简洁的 API 和高效的性能而受到开发者的喜爱。
  1. Exiv2
  • Exiv2 是一个图像元数据（EXIF、IPTC、XMP）处理库，它不仅支持读取、修改和写入元数据，还支持解码包括 JPEG 和 TIFF 在内的多种图像格式。
  1. TensorFlow 和 PyTorch
  • 虽然 TensorFlow 和 PyTorch 主要用于深度学习任务，但它们也提供了加载和预处理图像的功能。例如，TensorFlow 的 tf.image 模块提供了读取和转换图像的函数，PyTorch 的 torchvision 库也包括了图像的读取、变换等功能。这些库对机器学习和计算机视觉任务中的图像预处理非常重要。
  1. FFmpeg
  • FFmpeg 是一个广泛使用的开源视频和音频处理库，但它也提供了图像解码的功能，特别是对于视频帧的提取。FFmpeg 支持多种视频和图像格式的解码和转换，因此常用于需要将视频内容转换为静态图像的应用场景。
  1. ImageSharp
  • ImageSharp 是一个现代的 .NET 图像处理库，它支持对常见图像格式（如 JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFF 等）的解码和编码。ImageSharp 强调性能和灵活性，适合需要处理高效图像处理的 .NET 环境。
  1. Tesseract OCR
  • Tesseract 是一个开源的光学字符识别 (OCR) 引擎，它不仅能识别文本，还能够解码图像。虽然它主要用于图像中的文本识别，但 Tesseract 也能加载图像并将其转换为可编辑的文本格式，适用于需要从扫描文档或图片中提取文字的场景。

这些解码库和工具具有不同的特点和适用场景，可以根据你的需求选择最合适的解决方案。如果你正在开发图像处理、计算机视觉或多媒体应用，使用这些工具将帮助你高效地处理和解析各种图像格式。

继续列举一些图像解码和处理工具及库：

  1. PyTorch TensorBoard
  • PyTorch 的 TensorBoard 是一个用于可视化深度学习训练过程的工具，它内置了图像处理和解码功能，尤其是在计算机视觉任务中经常用于显示训练数据或从数据集加载图像。
  1. ImageMagick (C++ API)
  • ImageMagick 是一个功能强大的图像处理工具，它支持几乎所有的图像格式，并提供了一个 C++ API，可用于开发人员集成到自己的应用程序中。ImageMagick 支持批量图像转换、缩放、旋转和其他处理功能，并且可以解码非常多种类的图像格式。
  1. VIPS
  • VIPS 是一个高效的图像处理库，特别适合处理大尺寸图像。它具有快速的解码和图像处理能力，支持许多图像格式，尤其在需要处理大规模图像时表现出色。VIPS 通常用于高性能的图像处理应用。
  1. HDF5 (Hierarchical Data Format 5)
  • HDF5 是一种用于存储和组织大数据集的格式，常用于科学计算。HDF5 本身并不专注于图像格式，但它通常用于存储图像数据集（例如，遥感图像、医学图像等）。HDF5 库支持多种解码和数据存取方式，适用于处理超大图像集。
  1. Krita
  • Krita 是一个专注于数字绘画和图像编辑的开源软件，支持许多图像格式的解码和编辑，尤其是在创建艺术作品时有很大的优势。Krita 具有高度自定义的绘画工具，并支持对图像的分层处理。
  1. JPEG 2000 (OpenJPEG)
  • JPEG 2000 是一种图像压缩标准，主要用于医学成像、数字图书馆和其他专业领域。OpenJPEG 是一个开源的 JPEG 2000 解码库，提供对 JPEG 2000 格式的图像解码、编码和处理功能。
  1. Pixman
  • Pixman 是一个低级别的图形库，用于处理像素图形（例如，位图）。它为图像处理提供了基本的操作功能，如缩放、旋转、色彩空间转换等。Pixman 主要应用于渲染引擎和图形显示环境中。
  1. Pygame
  • Pygame 是一个流行的 Python 游戏开发库，它不仅能处理图像和声音文件，还提供了图像解码和渲染的功能。Pygame 适用于开发图形化应用和小游戏，支持对常见图像格式（如 PNG 和 JPEG）的解码和渲染。
  1. DeepAI Image Recognition
  • DeepAI 提供了一些基于 AI 的图像识别和解码工具，可以自动分析图像内容并进行分类、标注。对于图像解码后的分析和处理，DeepAI 提供了机器学习驱动的能力，适用于智能应用程序和自动化工作流。
  1. TensorFlow Lite
  • TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级版本，专为移动设备和嵌入式设备设计。它支持图像解码和处理，尤其在嵌入式图像处理应用中十分常见。TensorFlow Lite 支持模型的压缩和优化，能够高效地处理图像分类和识别任务。
  1. Scikit-image
  • Scikit-image 是 Python 中一个基于 NumPy 的图像处理库，提供了多种常见的图像处理操作，如滤波、变换、特征提取等。它支持从各种图像文件读取并进行处理，广泛应用于计算机视觉和科学研究。
  1. OpenCV (Java)
  • OpenCV 提供了 Java 版本的接口，允许开发者在 Java 环境中使用 OpenCV 提供的强大图像处理功能。它支持图像的解码、编码、变换和分析，并广泛应用于视频处理、图像识别、机器学习等领域。
  1. Pillow-SIMD
  • Pillow-SIMD 是 Pillow 的一个加速版本，专为高性能计算和多线程环境设计。它通过使用 SIMD（单指令多数据）指令集来加速图像处理过程，适用于需要快速处理大量图像的应用程序。
  1. Photopea
  • Photopea 是一个在线图像编辑器，支持对多种格式（包括 PSD、AI、SVG 和常见图像格式）的解码和编辑。虽然它是基于浏览器的工具，但提供了类似于 Photoshop 的图像编辑功能，非常适合快速的图像处理任务。
  1. OpenCV (Python)
  • OpenCV 在 Python 中是最常用的计算机视觉库之一。它可以解码图像、进行图像分析、物体识别、视频处理等。OpenCV 支持多种图像格式，并且其函数库对于开发视觉应用至关重要。
  1. Gdal (Geospatial Data Abstraction Library)
  • GDAL 是一个用于读取、写入、转换地理空间数据格式的开源库。它支持多种地理空间图像格式（如 GeoTIFF）并提供了用于解码和处理这些图像的功能，广泛应用于遥感和地理信息系统 (GIS) 中。
  1. FastImage
  • FastImage 是一个轻量级的 Ruby 库，用于快速读取图像元数据和获取图像的尺寸等信息。它支持多种格式的图像解码，适用于需要快速提取图像信息而不进行复杂处理的场景。

这些工具和库覆盖了从基础图像解码、编辑到高级计算机视觉和深度学习处理的各种需求。根据你的应用需求，你可以选择适合的图像解码和处理库进行开发。

  1. Magick.NET
  • Magick.NET 是 ImageMagick 的 .NET 版本，提供了与 C++ 版本相同的图像处理功能，允许开发者在 .NET 环境中进行图像解码、处理、转换等操作。它支持广泛的图像格式，并且为 .NET 程序提供了一整套完整的图像处理工具。
  1. SimpleCV
  • SimpleCV 是一个开源框架，用于计算机视觉应用的快速开发。它为开发者提供了简单易用的接口，可以轻松解码图像并进行处理、识别和分析。SimpleCV 适合于教育、原型设计和快速实验，支持多种图像格式。
  1. Piex
  • Piex 是一个快速的图像解码器，专门用于解码 JPEG 和 PNG 文件。它的设计目标是高效且速度快，能够快速加载和解码图像，特别适用于需要处理大量图像的场景。Piex 主要用在图像展示和预处理应用中。
  1. Wand
  • Wand 是 ImageMagick 的 Python 封装库，它提供了 Python 环境下对图像的解码和处理功能。Wand 支持对图像进行复杂的转换和编辑，适用于各种图像操作任务，如调整大小、旋转、过滤等。
  1. Deep Learning-based Image Decoders
  • 一些深度学习模型，如基于卷积神经网络（CNN）的解码器，可以用于图像的自动解码和生成。比如，使用生成对抗网络（GAN）从压缩图像中恢复更多细节，或通过深度学习模型来解码具有特殊格式（如深度图、红外图像等）的图像。
  1. Libtiff
  • Libtiff 是一个用于处理 TIFF 图像格式的开源库，广泛应用于需要处理高质量图像（如医学图像、遥感图像等）的应用程序。它支持对 TIFF 文件进行解码、编码、编辑，并能够处理多页 TIFF 文件。
  1. ImageIO (Java)
  • ImageIO 是 Java 中的一个库，提供了对图像文件的读写支持。它支持多种格式的图像解码，并且可以与 Java 的图像处理库（如 Java 2D API）一起使用，方便开发者在 Java 环境中进行图像操作。
  1. DICOM (pydicom)
  • DICOM 是医学成像标准，pydicom 是一个用于解析和处理 DICOM 图像格式的 Python 库。它不仅支持读取和解码医学图像，还能提取图像的元数据，用于医学影像分析、存档和共享。
  1. Rasterio
  • Rasterio 是一个用于处理栅格数据的 Python 库，广泛应用于地理空间数据分析。它支持读取和解码各种栅格图像格式（如 GeoTIFF），并且提供了许多工具用于分析和处理地理空间图像数据。
  1. Ximilarity
  • Ximilarity 是一个计算机视觉平台，能够通过深度学习模型自动分析和解码图像，特别适用于图像分类、标注和生成任务。Ximilarity 提供的工具可以识别图像中的内容，应用于物体识别和自动化分析任务。
  1. GIMP (GNU Image Manipulation Program)
  • GIMP 是一款开源的图像编辑软件，具有强大的图像处理功能，支持多种格式的图像解码和编辑。它不仅适合艺术创作，还能够进行批量图像处理和自动化脚本操作。
  1. VLC Media Player (LibVLC)
  • VLC 不仅是一个流行的媒体播放器，还提供了一个名为 LibVLC 的开发库。LibVLC 允许开发者将 VLC 的图像解码能力集成到自定义应用程序中，支持从视频和音频文件中提取静态图像帧进行分析。
  1. FFmpeg (libav)
  • FFmpeg 是一个强大的多媒体框架，用于录制、转换和流式处理音视频数据。它的 libav 库支持图像解码，并能够从视频中提取图像帧。FFmpeg 支持多种视频和图像格式，并且是许多图像和视频处理应用的基础。
  1. Clarity
  • Clarity 是一款专注于图像清晰度和质量增强的工具，它利用先进的图像解码技术来提高图像的细节和分辨率。它主要用于图像超分辨率和图像优化领域，特别适用于医学图像和卫星图像等高分辨率需求场景。
  1. TensorFlow.js
  • TensorFlow.js 是 TensorFlow 的 JavaScript 版本，适用于在浏览器或 Node.js 环境中运行深度学习模型。它支持图像解码，并允许开发者在客户端进行图像分析和处理任务，如图像分类、物体检测等。
  1. PILKit
  • PILKit 是基于 Python Imaging Library (PIL) 的扩展库，提供了更多的图像操作功能。它支持图像解码、处理和转换，特别适用于 Web 开发和图像批量处理任务，能够方便地与其他 Python Web 框架（如 Django）集成。
  1. Kivy
  • Kivy 是一个开源的 Python 库，用于开发多点触控应用程序。它具有图像解码能力，并允许开发者将图像嵌入到界面中进行显示和操作。Kivy 适用于开发触控屏幕应用程序以及支持多媒体操作的应用。
  1. Scandit
  • Scandit 提供图像识别和解码解决方案，尤其专注于条形码和二维码的扫描和解码。它的技术可以快速从图像中识别和解码各种二维条形码格式，常用于零售和物流行业。
  1. FastCV
  • FastCV 是 Qualcomm 提供的计算机视觉库，旨在优化移动设备上的视觉处理任务。它支持快速图像解码和处理，尤其适合在智能手机和嵌入式设备上运行计算机视觉任务。
  1. ImageSharp
  • ImageSharp 是一个用 C# 编写的开源图像处理库，支持解码、编辑和处理多种图像格式。它具有高性能和灵活性，适用于开发跨平台应用程序，并且为开发者提供了对图像的丰富操作接口。

这些工具和库适用于各种应用场景，从简单的图像解码到复杂的图像分析和处理，涵盖了多个平台和编程语言。选择合适的工具可以帮助开发者高效地处理和分析图像数据。

  1. OpenCV (Open Source Computer Vision Library)
  • OpenCV 是一个开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉以及机器学习领域。它提供了高效的图像解码功能，并支持对图像的复杂处理，如人脸识别、物体跟踪和图像增强等。OpenCV 可以在多个平台上使用，并且支持多种图像格式。
  1. PyTorch
  • PyTorch 是一个流行的深度学习框架，具有图像解码功能，支持通过卷积神经网络（CNN）等模型对图像进行处理。PyTorch 被广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、物体检测和语义分割。它能够高效地处理大规模图像数据。
  1. TensorFlow
  • TensorFlow 是 Google 提供的一个开源深度学习框架，支持高效的图像解码和处理。TensorFlow 可以用于图像分类、检测、生成和分割等任务，特别适用于需要大规模并行处理的任务。它支持多种图像格式，并且可以与 TensorFlow.js 和 TensorFlow Lite 配合使用。
  1. ImageMagick (CLI)
  • ImageMagick 的命令行工具提供了强大的图像解码功能，能够批量处理和转换各种格式的图像。它可以用来进行图像缩放、裁剪、旋转、合成等任务，并支持通过脚本进行自动化处理。ImageMagick 适用于图像处理工作流的集成。
  1. libjpeg-turbo
  • libjpeg-turbo 是一个高效的 JPEG 图像解码库，能够加速 JPEG 图像的读取和写入。它采用了 SIMD 指令集优化技术，提供了比传统 libjpeg 更快的性能，特别适用于高性能应用和实时图像处理场景。
  1. Pillow-SIMD
  • Pillow-SIMD 是 Pillow 图像处理库的一个加速版本，专门针对 SIMD 指令集进行优化。它提供了更快的图像解码、处理和转换功能，适用于需要高性能图像处理的应用，如视频流处理和实时图像分析。
  1. FastImage
  • FastImage 是一个高效的图像解码库，旨在减少图像加载的延迟。它支持常见的图像格式，如 JPEG 和 PNG，并能够快速加载和解码图像，非常适用于需要快速显示图像的应用，如图像浏览器和媒体播放器。
  1. Sharp (Node.js)
  • Sharp 是一个为 Node.js 环境开发的图像处理库，支持快速解码和编辑图像。它可以处理多种格式的图像，并提供图像的裁剪、旋转、调整大小、转换等操作。Sharp 适用于图像优化、Web 图像处理等场景。
  1. FFmpeg (Python bindings)
  • FFmpeg 提供了 Python 绑定，使得开发者可以在 Python 程序中使用 FFmpeg 的强大图像和视频处理功能。通过 FFmpeg，开发者可以解码、转换和处理图像、视频文件，提取帧和生成缩略图。
  1. Magick++
  • Magick++ 是 ImageMagick 的 C++ 接口，允许开发者在 C++ 程序中使用 ImageMagick 的图像解码和处理功能。它提供了对多种图像格式的支持，并能够进行复杂的图像处理，如模糊、变形和颜色调整等。
  1. Matplotlib
  • Matplotlib 是一个 Python 绘图库，常用于数据可视化，但它也提供了图像加载和解码功能。开发者可以通过 Matplotlib 来读取和显示图像，并在图形中进行处理和分析。Matplotlib 适用于科研和数据分析领域的图像展示。
  1. Scikit-Image
  • Scikit-Image 是基于 SciPy 的图像处理库，提供了丰富的图像处理工具和算法，包括解码、过滤、边缘检测等。它适用于图像分析和处理的研究任务，尤其在科学计算和图像分析中被广泛使用。
  1. Imath
  • Imath 是一个用于数值计算和图像处理的库，特别适用于 OpenEXR 图像格式的解码和处理。它为开发者提供了对高动态范围图像的操作工具，广泛应用于视觉效果制作、电影和动画等领域。
  1. ImageView
  • ImageView 是一个轻量级的图像查看工具，支持多种图像格式的解码，能够在图形界面中快速查看图像。它特别适用于图像浏览和基本的图像操作，如放大、缩小和旋转，适合开发人员进行快速的图像预览。
  1. Jina AI
  • Jina AI 是一个专注于人工智能和深度学习的开源平台，支持图像解码与处理。Jina AI 结合了神经网络和搜索引擎的技术，允许开发者使用机器学习模型对图像进行分类、搜索和分析，广泛应用于 AI 驱动的图像搜索和识别任务。
  1. Aviary
  • Aviary 是一个图像处理工具，支持对多种格式的图像进行解码和编辑。它主要应用于在线图像编辑、图像美化、效果添加等领域，适用于移动应用和 Web 平台。Aviary 提供了用户友好的界面，便于图像处理任务的执行。
  1. Libpng
  • Libpng 是一个开源库，用于处理 PNG 格式的图像。它支持对 PNG 图像的解码和编码，并且为开发者提供了高效的接口来操作 PNG 图像文件。Libpng 在图像编辑软件和 Web 图像处理中应用广泛。
  1. Tesseract OCR
  • Tesseract 是一个开源的光学字符识别（OCR）库，能够从图像中提取文本。它不仅支持常见的图像格式解码，还能进行文本识别，适用于扫描文档、图像中的文字提取和转换。
  1. Dlib
  • Dlib 是一个包含机器学习算法和工具的开源库，支持图像解码、面部识别和特征提取等任务。Dlib 的人脸识别功能非常强大，常用于视频监控、身份验证和用户交互等应用中。
  1. DeepLab
  • DeepLab 是由 Google 开发的图像分割模型，能够对图像进行像素级别的分割处理。它使用深度学习技术来解码图像并识别不同区域，广泛应用于自动驾驶、医学影像分析和虚拟现实等领域。

这些工具和库为不同的图像处理需求提供了解决方案。无论是简单的图像解码，还是复杂的计算机视觉和深度学习任务，开发者都可以根据具体应用选择适合的工具。

  1. OpenGL
  • OpenGL 是一个跨平台的图形渲染库，广泛用于图形应用程序和游戏开发中。尽管它主要用于图形渲染，但也支持图像解码和处理，特别是在与图形硬件交互时。通过 OpenGL，开发者可以将图像数据加载到图形处理单元（GPU）中进行高效处理。
  1. VIPS
  • VIPS 是一个高效的图像处理库，设计用于处理大尺寸图像。它可以快速解码、转换和处理图像，特别适合用于需要高效内存管理和大规模图像处理的应用场景。VIPS 在 Web 服务、数据分析和图像处理管道中广泛使用。
  1. XnView
  • XnView 是一款支持多种图像格式的图像查看和处理工具。它支持批量图像解码、转换、调整大小和其他基本图像编辑任务。XnView 适用于图像管理、格式转换和预处理，特别适合日常的图像查看和轻量级编辑工作。
  1. GIMP (GNU Image Manipulation Program)
  • GIMP 是一个开源的图像编辑软件，广泛用于图像解码、编辑和处理。它支持多种图像格式，并提供强大的工具集，如图层、滤镜和图像合成。GIMP 适用于图像设计、艺术创作和图像修复等任务。
  1. Caffe
  • Caffe 是一个开源深度学习框架，特别适合于图像处理和计算机视觉任务。它支持通过卷积神经网络（CNN）进行图像分类、物体检测和语义分割等任务。Caffe 提供了对大规模图像数据集的高效处理能力，广泛应用于学术研究和工业界。
  1. Darknet
  • Darknet 是一个开源神经网络框架，特别用于计算机视觉任务，如物体检测和图像分类。它的代表性模型是 YOLO（You Only Look Once），一个用于实时物体检测的算法。Darknet 支持图像解码并通过深度学习模型进行快速的图像处理。
  1. Hugging Face Transformers
  • Hugging Face 提供了一些基于预训练模型的图像处理工具，支持图像解码、分类和生成任务。尽管 Hugging Face 主要以自然语言处理为主，但它也在计算机视觉领域扩展了 Transformer 模型，能够处理图像数据。
  1. Keras
  • Keras 是一个高级的深度学习 API，支持构建和训练神经网络模型。它可以与 TensorFlow、Theano 或 CNTK 后端配合使用，支持图像分类、生成和处理等任务。Keras 提供了易于使用的接口，使得图像处理和计算机视觉任务更加简便。
  1. Seurat (Machine Learning for Image Segmentation)
  • Seurat 是一个用于生物图像分析的开源库，特别适用于处理高维图像数据，如单细胞成像数据。它支持通过深度学习算法对图像进行细胞分割和特征提取，广泛应用于生物医学图像处理。
  1. CoreML
  • CoreML 是 Apple 提供的机器学习框架，支持将深度学习模型集成到 iOS、macOS 和其他 Apple 设备中。它支持图像解码和处理任务，尤其适合于图像分类、物体检测和人脸识别等移动端应用。
  1. ONNX
  • ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式，允许开发者在不同的框架（如 PyTorch、TensorFlow）之间交换模型。ONNX 支持多种图像处理任务，并可以通过 ONNX Runtime 高效地执行模型，处理图像数据。
  1. Blosc
  • Blosc 是一个高效的压缩库，广泛应用于大数据图像处理。它支持将图像数据压缩为小块，以加速图像解码和处理过程。Blosc 适用于需要高效存储和快速读取图像数据的应用，如医学影像处理和大规模图像存储系统。
  1. X-Ray
  • X-Ray 是一种用于医学影像的高级图像处理框架，特别适用于 CT 扫描和 MRI 图像的处理。它支持图像解码、分割、重建和分析等功能。X-Ray 在医学诊断和研究领域有着广泛的应用。
  1. Picasso (Android Library)
  • Picasso 是一个 Android 图像加载和处理库，专为移动设备优化，能够高效地加载、解码和显示图像。Picasso 通过内存缓存和磁盘缓存加速图像加载过程，非常适合在 Android 应用中使用，尤其在图像视图和列表中显示时。
  1. Tika
  • Apache Tika 是一个用于内容分析的库，支持对多种文档和图像格式进行解码。Tika 能够从图像中提取元数据和文本信息，适用于大规模文档管理和自动化处理系统。
  1. Scikit-learn
  • Scikit-learn 是一个用于数据挖掘和机器学习的 Python 库，虽然它主要用于机器学习，但也提供了一些基本的图像处理功能。开发者可以利用 Scikit-learn 进行图像特征提取、分类和聚类等任务。
  1. SimpleCV
  • SimpleCV 是一个基于 Python 的开源计算机视觉库，提供了简单易用的接口来进行图像解码、处理和分析。SimpleCV 是学习计算机视觉的好工具，适用于图像分类、对象跟踪和图像识别等任务。
  1. ImageAI
  • ImageAI 是一个 Python 库，专注于使开发者能够在自己的应用中快速集成计算机视觉功能。它支持图像分类、物体检测和自定义模型训练，适用于实时图像分析、监控和工业应用。
  1. FastAI
  • FastAI 是一个基于 PyTorch 的高层次深度学习框架，简化了神经网络的构建和训练过程。它提供了许多图像分类、分割和增强的工具，适用于计算机视觉任务，尤其在教育和研究领域中广泛使用。
  1. Fritz AI
  • Fritz AI 是一个面向 iOS 开发者的工具，旨在帮助开发者创建和部署自定义的机器学习模型。它支持图像分类、物体检测等任务，适合在 iOS 应用中集成图像识别功能。

 

 

Source distribution

Source distribution includes source for FreeImage, C++, C#, Delphi and VB6 wrappers, examples and the internally used libraries LibTIFF, LibJPEG, LibPNG, ZLib, OpenEXR, OpenJPEG, LibRaw, LibJXR and LibWebP.

 

Download FreeImage 3.18.0

 

FreeImage DLL

Binary distribution includes DLL, linkage LIB, header file, C++, C#, Delphi and VB6 wrappers, and examples.

 

Download FreeImage 3.18.0 [WIN32/WIN64]

 

FreeImage Documentation

The documentation covers release 3.18.0 of the library.

 

LibJPEG 9c

http://www.ijg.org/

This software is copyright © 1994-2013, Thomas G. Lane, Guido Vollbeding. All Rights Reserved.

 

LibPNG 1.6.35

http://www.libpng.org/

This software is copyright © 1998-2015 Glenn Randers-Pehrson. All Rights Reserved.

 

LibTIFF 4.0.9

http://www.simplesystems.org/libtiff/

Copyright © 1988-1997 Sam Leffler
Copyright © 1991-1997 Silicon Graphics, Inc.

 

OpenEXR 2.2.1

http://www.openexr.com

This software is copyright © 2007 Lucas Digital Ltd. LLC.

 

OpenJPEG 2.1.0

http://code.google.com/p/openjpeg/

This software is copyright © 2002-2014, Communications and Remote Sensing Laboratory, Universite catholique de Louvain (UCL), Belgium

 

ZLib 1.2.11

http://www.zlib.net

This software is copyright © 1995-2017 Jean-loup Gailly and Mark Adler.

 

LibRaw 0.19

http://www.libraw.org

关于 LibRaw

LibRaw 库提供了一个简单而统一的界面，用于从数码照相机生成的 RAW 文件中提取以下内容：

  • RAW 数据（像素值）
  • 处理 RAW 所需的元数据（几何图形、CFA / Bayer 模式、黑电平、白平衡等）
  • 嵌入式预览/缩略图。

该库旨在与处理 RAW 文件的程序一起使用，例如：

  • RAW 查看器
  • RAW 转换器
  • RAW 数据分析器
  • 用于拼接和合成多帧聚合（如全景图和图像堆栈）的软件。

使用 LibRaw 库可以使人们专注于处理 RAW 文件中包含的数据的实质性部分，而不会被各种 RAW 文件和元数据格式、压缩算法等分心。

该库的开发重点是：

  • 支持新的相机和格式
  • 改进 RAW 处理所需元数据的提取
  • 提供用于读取其他类型元数据的接口。

此外，LibRaw 库提供了一些基本的 RAW 转换，适用于此类转换不是使用 LibRaw 的应用程序的主要功能的情况（例如：500+ 图形文件格式的查看器，包括 RAW）。这些方法继承自 Dave Coffin 的 dcraw.c 实用程序（请参阅下面的“项目历史”部分）; 目前没有计划的进一步开发，因为我们认为生产质量渲染不在 LibRaw 的功能范围内（保留这些方法是为了与以前的版本兼容，以及用于 RAW 支持和其他方面的快速测试）。

发 牌

LibRaw 库是免费分发的，并且包含开源代码，但需要获得两种许可：

1. GNU 宽通用公共许可证版本 2.1

2. 通用开发和分发许可证 （CDDL） 版本 1.0

要在应用程序中使用 LibRaw 库，您可以选择更适合您需求的许可证。

如果您修改/添加/改进 LibRaw 源代码，则只有在您同意在上述两种许可证下分发您的补丁才能包含在库的官方源代码中。

我们不保证许可在 LibRaw 的未来版本中不会更改。

更新策略

主要/次要版本

  • 主要版本（例如 0.20）每年半到三年发布一次。
  • 当主要版本的第一个公开测试版发布时，支持的相机和格式列表将被冻结;我们也尝试（但不保证）冻结 API/ABI。
  • 公共主要版本仅包含已在广泛用户群（包括我们的商业产品中）进行了充分测试的代码。其中可能不包含一些非常新的东西（但它可能会包含在公有快照中，见下文）。
  • 次要更新（0.20.1、0.20.2...）不会更改 API/ABI，也不会添加新相机;通常它们只是错误修复。
  • 错误修复会尽快在公共 GitHub 存储库中发布。
  • 次要版本增量：如果已修复严重错误，则通常会发布这些错误，该错误可能会影响许多库用户（例如，可能的堆栈溢出）。

公有快照

  • 公有快照每 9-18 个月在公有 GitHub 存储库中发布一次。
  • 这些版本包含对在上一个主要版本之后添加的新摄像机的支持。公有快照的 API/ABI 未冻结，并且可能会更改。
  • 公共快照始终在相当大的用户群中进行测试，并且可能被认为适合在处理具有已知来源的文件（即，由用户的数码相机直接记录）的程序中使用。但是，不应认为公有快照对于处理专为漏洞测试构建的文件足够可靠;也就是说，它们不应用于允许匿名处理来源未知文件的公共服务

支持和反馈

我们无法保证对通过上述方法提交的请求有任何回应。如果您需要对错误报告和/或扩展技术支持的保证响应，请使用 Extended Support（扩展支持）选项。

项目历史

LibRaw 项目于 2008 年启动，基于 dcraw.c （Dave Coffin） 实用程序，其目标是：

  • 将 dcraw.c 转换为可供其他程序使用的库，同时也在一定程度上改进 dcraw.c 的结构（删除全局变量、使其线程安全等）
  • 导入对 dcraw.c 所做的更改
  • 改进/扩展元数据的提取。

不幸的是，对 dcraw.c 的支持在 2015 年减少到最低限度，并在 2018 年完全停止。从那时起，对新相机的支持（包括对新格式的支持）完全由 LibRaw 团队完成。

实现将 RAW 渲染为 RGB 的代码继承自 dcraw.c，没有重大更改（尽管实施了一组更改以加速和并行化此代码）。

在 2010 年代初期到中期，我们欣然扩展了在 LibRaw 中实现的后处理，并欣然接受了外部开发人员的意见（用于去拜耳化/去马赛克、系统降噪等的新/改进方法）。

经验表明，LibRaw 团队无法自行支持这些添加的代码，而贡献者也不提供他们建议的代码的支持和开发，最终被放弃。因此，由 LibRaw 团队以外的人员实施的大部分修改都被移动到 LibRaw-demosaic-pack-....，它们保持原始形式（但这些项目仍然存在于我们的 GitHub 中）。

因此，我们得出了本文第一部分所描述的当前状态。

版权和致谢

版权所有 （C） 2008-2024 LibRaw LLC

LibRaw 使用来自 Dave Coffin 的 dcraw.c 实用程序的代码（没有 RESTRICTED/GPL2 代码）：

 

版权所有 1997-2018 Dave Coffin， dcoffin a cybercom o net

 

LibRaw 使用 Jaceck Gozdz 在 BSD 许可下分发的 DCB 去马赛克代码：

 

版权所有 （C） 2010， Jacek Gozdz （cuniek@kft.umcs.lublin.pl)

 

LibRaw 使用 Roland Karlsson 的 X3F 工具源代码，根据 BSD 许可证获得许可：

 

版权所有 （c） 2010，Roland Karlsson （roland@proxel.se）

 

LibJXR 1.1

https://jxrlib.codeplex.com

This software is copyright © 2013 Microsoft Corp.

 

LibWebP 1.0.0

https://developers.google.com/speed/webp/

This software is copyright © 2010, Google Inc. All rights reserved.

posted @ 2024-03-05 10:38  suv789  阅读(80)  评论(0)    收藏  举报