探索图像处理及其常用软件库
我们主要通过视觉系统认知周遭的世界。人类仅通过观察图像，就能够识别物体、感知距离，甚至推断材质的纹理。
然而，尽管视觉看似如此普遍和易于理解，在尝试编写代码让计算机执行类似任务时，它仍然显得有些难以捉摸。不过，经过多年的发展，已经涌现出许多算法，旨在帮助计算机完成这项看似艰巨的图像处理任务。这些算法已经被编码实现，并以软件库的形式分发，我们将在本文中对其进行介绍。
什么是图像处理？
图像处理是计算机视觉领域的一个重要组成部分。它涉及对图像执行一系列操作，以便为机器学习和更广泛的人工智能应用做好准备。
它在检测和识别图像中的物体方面发挥着重要作用。这对于构建自动驾驶汽车、机器人以及对图像进行分类以识别仇恨内容等任务至关重要。
图像处理的应用
图像处理技术被广泛应用于多个领域。以下是一些最常见和有用的应用场景：
- 人工智能（AI）可以通过扫描医学影像来诊断患者的病情。
- 在实施生物识别安全系统和构建监控系统时保障安全。
- 在构建能够感知周围环境的机器人时，机器人技术至关重要，包括自动驾驶汽车。
- 增强现实，如各种滤镜效果。图像处理用于识别物体并对其应用滤镜。
- 交通分析，例如读取车辆牌照。这在执法部门中可以用来识别违反交通规则的司机。
图像处理中采用了多种算法。这些算法包括形态学膨胀和腐蚀、高斯滤波、傅里叶变换、边缘检测以及小波图像处理等等。
如果没有软件库的支持，人们将不得不从零开始实现这些算法。幸运的是，现在有预先编写好的库实现了所需的功能。下面是一些最常见的图像处理库。
OpenCV
OpenCV是最受欢迎的图像处理库之一。它被广泛应用于计算机视觉算法的实现以及执行机器学习和图像处理任务。
此外，OpenCV是免费且开源的。它还具有广泛的用途，因为可以与多种编程语言配合使用，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，如边缘检测、特征提取、变换、旋转、调整大小和增强等。
Scikit-image
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，用户可以轻松地为各种应用程序操作和增强图像，从基本的调整大小操作到高级的对象识别或图像恢复任务。
SimpleITK
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，它还支持其他编程语言，如R、Java、Ruby、Lua、C++和C#。它提供了广泛的功能，可用于处理图像。
SimpleITK的功能非常强大，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。
SciPy
SciPy是流行的数值分析库NumPy的近亲。SciPy用于科学计算，而NumPy用于数值计算。由于SciPy在底层使用了NumPy，因此它非常快速和高效。
它还支持处理多维图像。该库实现了用于执行过滤、形态学、对象测量和B样条插值的功能。
Pillow
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，并且在2011年停止维护。
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并执行旋转和调整大小等操作。
pgmagick
pgmagick是由Hideo Hattori编写的开源Python库。它充当GrphicsMagick的包装器，GrphicsMagick是一组用于读取、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、调整曝光、比较图像以及将它们写入磁盘。
pgmagick可用于创建GIF、绘制文本以及转换来自不同文件格式的图像。
总结
虽然此列表并非详尽无遗，但上面列出的库是图像处理中使用的一些最流行的库。许多个人和组织已经使用它们来实现能够进行物体检测、分割和分析的系统。
这在人工智能和机器人领域非常有用。除了这些库，你也可以使用API来进行图像分析。