数据是当今数字时代企业最有价值的资源，其中很大一部分数据由图像组成。数据科学家可以处理这些图像并将其输入机器学习 (ML) 模型中，以获得对业务的深入见解。
图像处理是在对图像执行特殊操作之前将图像转换为数字形式的过程，从而产生有价值的信息。
图像处理主要有以下几种类型：
可视化： 检测到图像中不可见的物体识别： 检测图像中存在的物体 锐化和恢复： 原始图像得到增强模式识别： 测量图像中的图案恢复： 通过搜索大型数据库找到与原始图像相似的图像一旦企业决定使用图像处理，就会有许多潜在的应用。 例如，图像处理经常用于医学研究和制定准确的治疗计划。 它还可用于恢复和重建图像的损坏部分，或进行人脸检测。
为了快速有效地处理如此大量的数据，数据科学家必须依靠图像处理工具来完成机器学习和深度学习任务。 许多顶级图像处理库都是在 Python 中使用的。
让我们来看看Python中最好的10个图像处理库：
1. OpenCV的
位居榜首的是 OpenCV，它是一个开源库，由 Intel 于 2000 年开发并发布。OpenCV 通常用于计算机视觉任务，例如人脸检测、对象检测、人脸识别、图像分割等。
OpenCV 用 C++ 编写，还附带 Python 包装器，可以与 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 一起使用。 OpenCV 最好的方面之一是，由于 Github 上的众多贡献者，计算机视觉库正在不断发展。
图像处理库提供对 2,500 多种最先进和经典算法的访问。 用户可以使用 OpenCV 执行多项特定任务，例如消除红眼和跟踪眼球运动。
以下是 OpenCV 的一些主要亮点：
被IBM、谷歌和丰田等大公司使用算法效率广泛访问算法多个接口2. Scikit-图像
市场上另一个顶级图像处理库是 Scikit-Image，它几乎用于所有计算机视觉任务。 Scikit-Image 部分是用 Cython 编写的，Cython 是一种编程语言，是 Python 的超集。 这种独特的结构有助于其取得良好的性能。
Scikit-Image 使用 NumPy 数组作为图像对象，提供许多不同的算法用于分割、颜色空间操作、几何变换、分析、形态学、特征检测等。
以下是 Scikit-Image 的一些主要亮点：
开源且易于使用 免费且具有最低的法律和许可限制多功能 现实世界的应用程序，例如消费者行为预测3. SciPy的
SciPy 最初是为数学和科学计算而设计的，它也是一个通过导入子模块 scipy.ndimage 来执行多维图像处理的顶级库。 SciPy 提供了对 n 维 Numpy 数组进行操作的函数。
如果您正在寻找图像分割、卷积、读取图像、人脸检测、特征提取等广泛的应用程序，那么该图像处理库是另一个不错的选择。
以下是 Scipy 的一些主要亮点：
用于可视化和操作数据的高级命令和类开源使用 Python 进行交互式会话用于并行编程的类、Web 和数据库例程4. 马哈塔斯
Python 中的另一个顶级图像处理库是 Mahotas，它最初是为生物图像信息学设计的。 Mahotas 使开发人员能够利用本地二进制模式和 haralick 等高级功能。 它可以通过其 mahotas.features.haralick 模块计算 2D 和 3D 图像，并从图片中提取信息以执行高级图像处理。
Mahotas 具有许多流行的功能，例如分水岭、凸点计算、形态处理和模板匹配。 计算机视觉功能有 100 多种。
以下是 Mahotas 的一些主要亮点：
超过 100 种计算机视觉功能高级功能计算 2D 和 3D 图像不断添加新功能5. 枕头/PIL
另一个用于图像处理任务的开源库，Pillow 是 PIL（Python 图像库）的高级版本。 使用 Pillow，您可以执行图像处理中的许多过程，例如点操作、过滤和操作。
由于支持多种图像格式，Pillow 是处理图像的顶级库之一。 图像处理库易于使用，使其成为处理图像的数据科学家最常用的工具之一。
以下是 Pillow 的一些主要亮点：
支持多种图像格式，如 JPEG 和 PNG操作简单多种图像处理方法对于增强计算机视觉问题的训练数据很有用6. 简单的ITK
SimpleITK 的工作方式与此列表中的其他图像处理库略有不同。 SimpleITK 不将图像视为数组，而是将它们视为空间物理区域上的一组点。 换句话说，它将图像占据的区域定义为原点、大小、间距和方向余弦矩阵。 这使得 SimpleITK 能够有效地处理图像并支持 2D、3D 和 4D 维度。
SimpleITK 通常用于图像分割和图像配准，即叠加两个或多个图像的过程。
以下是 SimpleITK 的一些主要亮点：
支持 2D 和 3D 图像提供性能、灵活性和效率的高级编程功能图像分割和图像配准将图像视为空间物理区域上的点集7. Matplotlib
Matplotlib 是图像处理库的另一个不错的选择。 它作为在 Python 中处理图像的图像模块特别有用，并且它包含两种用于读取和显示图像的特定方法。 Matplotlib 专门用于数组的二维绘图，作为 Numpy 数组上的多平台数据可视化库。
图像处理库通常用于 2D 可视化，例如散点图、直方图和条形图，但事实证明，它可以通过有效地从图像中提取信息来进行图像处理。 需要注意的是，Matplotlib 并不支持所有文件格式。
以下是 Matplotlib 的一些主要亮点：
简单易用提供各种格式的高质量图像和绘图开源高度可定制8. NumPy的
虽然 NumPy 是一个用于数值分析的开源 Python 库，但它也可用于图像处理任务，如图像裁剪、操作像素、像素值屏蔽等。 NumPy 包含矩阵和多维数组作为数据结构。
NumPy 还可用于帮助减少颜色、二值化、切片粘贴、正反转或负反转以及许多其他功能。 图像也可以被视为由数组组成，这使得 NumPy 能够执行不同的图像处理任务。
以下是 NumPy 的一些主要亮点：
紧凑的数据存储数组的高速处理帮助实现许多功能与其他库的数据兼容性9. 普吉克
接近我们列表的最后的是 Pgmagick，它是 GraphicMagick 库的另一个用于图像处理的顶级 Python 库。 该图像处理工具拥有一系列令人印象深刻的工具和库，可为图像编辑和图像操作提供帮助。
以下是 Pgmagick 的一些主要亮点：
大量工具和库的集合图像编辑和图像处理支持多种图像格式开源10. 简单简历
我们列表中的最后一个 Python 图像处理库是 SimpleCV，它是一个流行的开源框架，用于创建具有图像处理功能的计算机视觉应用程序。 SimpleCV 具有用于相机、格式转换、图像处理、特征提取等的可读接口。
图像处理库在那些希望轻松创建计算机视觉任务的人中很受欢迎。 它使用户能够访问 OpenCV 等高性能计算机视觉库，而无需了解文件格式、位深度、色彩空间、缓冲区管理等。
以下是 SimpleCV 的一些主要亮点：
开源可读界面轻松创建计算机视觉任务访问高性能计算机视觉库