21世紀的我們在生活中什么都可以缺少，但是就是不能缺少手機，手機已經成我們安全的來源了。在手機里有著我們各種各樣的數據和資料，這些海量的數據和資料都是通過圖像處理來形成的，如果說想要運行它的話就得要處理這些圖像，那么處理python圖片的工具有哪些呢?
1、scikit-image
scikit-image是一個開源的Python包，適用于numpy數組。它實現了用于研究，教育和工業(yè)應用的算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態(tài)系統(tǒng)的人，它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志愿者社區(qū)編寫的，具有高質量和同行評審的性質。
scikit-image作為skimage導入，大多數功能都在子模塊中找的到。主要應用于圖像過濾，使用match_template函數進行模板匹配。
2、PIL
PIL (Python Imaging Library)是一個免費的Python編程語言庫，它增加了對打開、處理和保存許多不同圖像文件格式的支持。然而，它的發(fā)展停滯不前，其一次更新還是在2009年。幸運的是， PIL有一個正處于積極開發(fā)階段的分支Pillow，它非常易于安裝。Pillow能在所有主要操作系統(tǒng)上運行并支持Python 3。該庫包含基本的圖像處理功能，包括點操作、使用一組內置卷積內核進行過濾以及顏色空間轉換。使用ImageFilter增強Pillow中的圖像。
3、Scipy
Scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊，可用于基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage，提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波，二值形態(tài)學，B樣條插值和對象測量等功能函數。Scipy通過高斯濾波器進行模糊處理。
4、SimpleCV
SimpleCV 也是一個用于構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它，你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫，如OpenCV，而且不需要先學習了解位深度、文件格式、顏色空間等。它的學習曲線大大小于OpenCV，正如它們的口號所說“計算機視覺變得簡單”。即使是初學者也可以編寫簡單的機器視覺測試，而且攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源。
5、Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一，并為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標準Numpy數組。因此，我們可以通過使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來修改圖像的像素值?？梢允褂?/span>skimage加載圖像并使用matplotlib顯示圖像。一般用Numpy來對圖像進行脫敏處理。
6、OpenCV
OpenCV( 開源計算機視覺庫 )是計算機視覺應用中應用廣泛的庫之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優(yōu)點不只有高效，這源于它的內部組成是用C/C++編寫的，而且它還容易編寫和部署(因為前端是用Python包裝的)。這使得它成為執(zhí)行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。
7、Pgmagick
Pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基于python的包裝。 GraphicsMagick圖像處理系統(tǒng)有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且高效的工具和庫集合，支持以88種主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)讀取、寫入和操作圖像。Pgmagick可以進行的圖像處理活動不是很多，一般用于圖像縮放或者邊緣提取。
8、Mahotas
Mahotas 是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統(tǒng)的圖像處理功能例如濾波和形態(tài)學操作以及更現代的計算機視覺功能用于特征計算，包括興趣點檢測和局部描述符。該接口是Python語言，適合于快速開發(fā)，但是算法是用C語言實現的，并根據速度進行了調優(yōu)。Mahotas庫速度快，代碼簡潔，甚至具有小的依賴性。Mahotas庫依賴于使用簡單的代碼來完成任務。關于‘Finding Wally’的問題，Mahotas做的很好并且代碼量很少。
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