有沒有想過Python的哪個影象處理庫將在2021年佔據主導地位？

這就是原因，對於企業而言，有效地翻譯和處理影象並獲得有價值的見解至關重要。

要將影象作為各種深度學習和機器學習模型的輸入，對影象進行預處理至關重要。

因此，這裡展示了Python的前7個影象處理庫，這些庫將使您的職業像星星一樣閃耀。

Python影象處理庫將在2021年發展1. Matplotlib

Matplotlib主要用於2D視覺化，但也可以用於影象處理。

儘管Matplotlib不支援所有檔案格式，但在更改影象以從中提取資訊時最有效。

2.SciPy

SciPy的主要用途包括數學和科學計算，但也可以用於執行基本的影象處理和處理任務。

要執行此操作，您需要透過匯入scipy.ndimage模組來實現演算法。

您可以執行線性和非線性濾波，物件測量和二進位制形態。

除此之外，還可以調整插值，效果，濾鏡，繪製輪廓線以及對影象進行其他類似的提取和分割。

3. OpenCV

OpenCV是最廣泛使用的庫之一，專注於影象處理，面部檢測，物件檢測等。

它是用C ++編寫的，易於使用和閱讀。它在GitHub上有超過一千名貢獻者支援，致力於增強該庫的毫不費力的影象處理。

OpenCV由2500多種演算法組成，用於構建計算機視覺和機器學習應用程式。

此類演算法用於執行各種任務，例如物件識別，面部識別和檢測等。

4. Scikit-Image

Scikit-Image是最簡單直接的庫之一，即使對Python生態系統瞭解很少或只有零的人也可以使用。

透過轉換原始圖片，它使用NumPy陣列作為影象物件。

這樣的ndarray可以是整數或浮點數。由於NumPy是用C語言編寫的，因此它是用於影象處理得非常快速和有效的庫。

它實現了用於教育，研究和基於行業的應用程式中的演算法和實用程式。

5. SimpleITK

當其他庫將影象視為陣列時，SimpleITK會將影象視為空間中物理區域上的點集。

影象所佔據的區域定義為原點，間距大小和餘弦矩陣。

SimpleITK使使用者可以有效地處理影象，並支援2D，3D和4D等各種尺寸。

6.Pillow

Pillow支援其他庫通常不提供的各種功能，例如開啟，過濾，操作和儲存影象。

它是一個開源庫，是PIL的高階版本，受到Tidelift的支援。

Pillow還支援各種影象格式，因此使其成為處理影象的最有效且必不可少的庫。

7. Mahotas

Mahotas是一個計算機視覺和影象處理庫，具有許多功能和功能，可以執行形態處理，分水嶺，閾值處理，卷積等處理。

它更快地執行影象處理任務，並且包含使用C ++構建的各種演算法。

Haralick的本地二進位制模式是其一些高階功能，開發人員可以透過從圖片中提取資訊來使用並執行高階影象處理。

由於影象處理庫具有的優勢，因此被全世界的公司廣泛使用。

在使用任何庫之前，確定您的需求然後選擇最適合的影象處理庫非常重要。