图像处理

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多数图像处理与操作技术可以被两个库有效完成，它们是Python Imaging Library (PIL)与OpenSource Computer Vision (OpenCV)。

下面是这两个库的简略介绍。

Python 图形库

Python Imaging Library ，或者叫PIL，简略来说，是Python图像操作的核心库。不幸的是，它的开发陷入了停滞，最后一次更新是2009年。

对您而言幸运的是，存在一个活跃的PIL开发分支，叫做Pillow它很容易安装，运行在虽有的主流操作系统上，而且支持Python3。

安装

在安装Pillow之前，您应该先安装Pillow的前置部分。针对您的平台对此的特别指导可以在此找到Pillow installation instructions.

完成之后，直接执行：

$ pip install Pillow

例子

fromPILimportImage,ImageFilter#读取图像im=Image.open('image.jpg')#显示图像im.show()#过滤图像im_sharp=im.filter(ImageFilter.SHARPEN)#保存过滤过的图像到文件中im_sharp.save('image_sharpened.jpg','JPEG')#分解图像到三个RGB不同的通道（band）中。r,g,b=im_sharp.split()#显示被插入到图像中的EXIF标记exif_data=im._getexif()exif_data

这里有一些Pillow库的例子：Pillow 教程。

开源计算机视觉（OpenCv）

OpenSource Computer Vision,其更广为人知的名字是OpenCv，是一个在图像操作与处理上比PIL更先进的库。它可以在很多语言上被执行并被广泛使用。

安装

在Python中，使用OpenCV进行图像处理是通过使用cv2 与NumPy 模块进行的。OpenCV 安装指南可以指导您如何为您自己的项目进行配置。

NumPy可以从Python Package Index （PyPI）中下载：

$ pip install numpy

例子

importcv2#读取图像img=cv2.imread('testimg.jpg')#显示图像cv2.imshow('image',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#Applying Grayscale filter to image 作用Grayscale（灰度）过滤器到图像上gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#保存过滤过的图像到新文件中cv2.imwrite('graytest.jpg',gray)

更多的OpenCV在Python运行例子在这里可以找到：collection oftutorials.