【推荐】Python图像处理工具有哪些？

　　对比其他编程语言，Python更适合图像处理，因为Python有好多工具包应用于图像处理当中，既能提高效率，也能节省时间。那么Python图像处理工具有哪些?本文为大家介绍10个Python图像处理工具。

　　1、scikit image：是一个与numpy一起使用的开源Python工具。它实现了用于研究、教育和行业应用的算法和实用程序，即使是刚接触Python的人也可以轻松使用。

　　2、Numpy：是Python的核心库之一，为数组提供了支持，一个图像本质上是包含像素数据的标准Numpy数组。因此，通过使用基本的Numpy操作，比如切片、掩膜和花式索引等直接修改图像的像素值。

　　3、Scipy：是一个类似Numpy的核心科学计算模块，可用于基本的图像处理任务。特别是子模块Scipy.ndimage提供了操作N维Numpy数组的函数。该软件包目前包括线性、非线性滤波、二值形态、B样条插值和对象测量等功能。

　　4、PIL：是一个免费的Python函数库，增加了打开、操作和保存多种不同图像格式的支持。它已经停止了开发，最后一次发布是2009年。PIL是一个活跃的分支Pillow，更易于安装，支持所有主要的操作系统并支持Python3。

　　5、OpenCV-Python：是视觉应用中使用最广的库之一。OpenCV-Python是openCV的Python API。不仅速度快，还易于编码和部署。

　　6、SimpleCV：也是一个构建视觉应用的开源框架。有了它，您可以使用如opencv等几个高性能的计算机视觉库，不需要了解位深度，文件格式，色彩空间等概念。学习难度远远小于opencv。

　　7、Mahotas：是另一个Python计算机视觉和图像处理库。包含了传统的图像处理功能，如过滤和形态学操作，以及用于特征计算的计算机视觉功能，包含兴趣点检测和局部描述符。该接口使用Python，可以快速开发，算法使用C++实现，并且针对速度进行了优化。

　　8、SimpleITK：是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一整套用于图像分析的软件工具。其中，SimpleITK是一个基于ITK的简化层，旨在促进快速原型设计，教育，解释语言中的使用。是一个图像分析工具包，具有大量的组件，支持过滤操作，图像分割和配准。

　　9、Pgmagick：是使用Python包装的GraphicsMagick库，被称为图像处理中的瑞士军刀，提供了强大高效的工具和库集合，支持超过88种主要图像格式的读取，写入和操作，包含DPX、GIF、jpeg、PNG、PDF等重要格式。

　　10、Pycairo：是一个绘制矢量图形的2D图形库，矢量图形在调整大小或变换时不会丢失清晰度，Pycairo可使用Python调用cairo命令。