我们主要通过视觉感知周围的世界。 人类仅通过看到图像就能够识别物体、感知距离，甚至猜测纹理。
然而，尽管视觉看起来多么普遍和容易，但在尝试对计算机进行编程以执行它时，它仍然有些难以捉摸。 然而，多年来已经开发出一些算法来帮助计算机执行这项看似艰巨的图像处理任务。 吨
这些算法已在代码中实现并作为我们将在本文中介绍的软件库进行分发。
目录
什么是图像处理？
图像处理是计算机视觉的一部分。 它涉及对图像执行的任务，以准备将它们用于机器学习和广义上的人工智能。
它对于检测和识别图像中的对象很有用。 这将适用于构建自动驾驶汽车和机器人以及对图像进行分类以识别诸如仇恨内容之类的东西。
图像处理的应用
图像处理用于许多领域。 它的一些最常见和有用的应用程序包括：
- AI 可以通过扫描诊断患者的医学成像和诊断
- 实施生物识别安全系统和构建监控系统时的安全性。
- 构建能够看到其环境的机器人时的机器人技术。 其中包括自动驾驶汽车。
- 增强现实，例如过滤器。 图像处理用于识别对象并对其应用过滤器。
- 读取车牌的交通分析。 这可以在执法中用于识别不在红色交通灯或速度陷阱中停车的司机。
图像处理中使用了多种算法。 这些包括形态膨胀和腐蚀、高斯、傅里叶变换、边缘检测和小波图像处理。
在没有软件库的情况下，人们将不得不从头开始实施这些算法。 值得庆幸的是，有实现所需功能的预写库。 这是一些最常见的列表。
打开简历
OpenCV 是最流行的图像处理库之一。 它用于实现计算机视觉算法并执行机器学习和图像处理。
此外，它是免费的并且是开源的。 此外，OpenCV 用途广泛，因为它可以与多种编程语言一起使用。 这些包括 Python、C++ 和 Java。
该库实现了图像处理所需的许多函数和算法。 这些包括边缘检测、特征提取、变换、旋转、调整大小和增强。
Scikit图像
Scikit-image 提供了一种用户友好且高效的方式来执行图像处理。 它支持图像输入/输出、变换、过滤、分割、特征提取、图像恢复和几何变换。
该库与其他科学计算库集成，使用户能够轻松地为各种应用程序操作和增强图像，从调整大小等基本操作到对象识别或图像恢复等高级任务。
简单ITK
SimpleITK 是 ITK 的简化版本。 ITK（Insight Toolkit）是一个用于图像分析的跨平台开源库。 SimpleITK 支持从 20 多种图像文件格式中读取和写入图像。
除了 Python 之外，它还适用于其他编程语言，例如 R、Java、Ruy、Lua、C++ 和 C#。 它提供了广泛的功能，可用于处理图像。
SimpleITK 也很强大，因为它支持处理 2D、3D、4D 和 5D 图像。 它还支持并行处理以加速操作。
科学比
SciPy 是流行的数值分析库 NumPy 的表亲。 SciPy 用于科学计算，而 NumPy 用于数值计算。 因为 SciPy 在底层使用 NumPy，所以它非常快速和高效。
它还支持处理多维图像。 该库实现了执行过滤、形态学、对象测量和 B 样条插值的功能。
枕头
Pillow 是 Python 图像库 (PIL) 的延续。 PIL 是一个用于在 Python 中处理图像的库。 但是，它仅适用于 Python2，并于 2011 年停产。
Pillow 是该项目的一个分支。 它支持从不同的文件格式读取图像到它自己的内部表示。 Pillow 的内部表示可以有效地处理图像并提供相当强大的图像处理功能。 它还支持快速访问数据和执行旋转和调整大小等操作。
pgmagick
pgmagick 是由 Hideo Huttori 编写的开源 Python 库。 它充当 GrphicsMagick 的包装器，GrphicsMagick 是用于读取、写入和操作图像的工具和库的集合。
该库支持超过 88 种不同的图像格式，并且可以执行多种功能，例如获取图像的大小、锐化或模糊图像、检测边缘、旋转它们、曝光、比较图像以及将它们写入磁盘。
pgmagick 可用于创建 gif、绘制文本和转换来自不同文件格式的图像。
最后的话
虽然此列表并不详尽，但上面列出的库是图像处理中使用的一些最流行的库。 许多人和组织已经使用它们来实现能够进行对象检测、分割和分析的系统。
这在人工智能和机器人领域非常有用。 作为库的替代方案，您可以使用 API 进行图像分析。