10个Python图像编辑工具

PIL (Python Imaging Library) 是一个免费 Python 编程库，它提供了对多种格式图像文件的打开、编辑、保存的支持。但在 2009 年之后 PIL 就停止发布新版本了。幸运的是，还有一个 PIL 的积极开发的分支 Pillow，它的安装过程比 PIL 更加简单，支持大部分主流的操作系统，并且还支持 Python 3。Pillow 包含了图像的基础处理功能，包括像素点操作、使用内置卷积内核进行滤波、颜色空间转换等等。

资源

Pillow 的官方文档提供了 Pillow 的安装说明自己代码库中每一个模块的示例。

示例

使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：

from PIL import Image,ImageFilter
#Read image
im = Image.open('image.jpg')
#Display image
im.show()
 
from PIL import ImageEnhance
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.8).show("30% more contrast")

Enhancing an image in Pillow using ImageFilter

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5、OpenCV-Python

OpenCV（Open Source Computer Vision 库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一，OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的运行速度很快，这归功于它使用 C/C++ 编写的后台代码，同时由于它使用了 Python 进行封装，因此调用和部署的难度也不大。这些优点让 OpenCV-Python 成为了计算密集型计算机视觉应用程序的一个不错的选择。

资源

入门之前最好先阅读 OpenCV2-Python-Guide 这份文档。

示例

使用 OpenCV-Python 中的金字塔融合Pyramid Blending将苹果和橘子融合到一起：

Image blending using Pyramids in OpenCV-Python

• 源码

6、SimpleCV

SimpleCV 是一个开源的计算机视觉框架。它支持包括 OpenCV 在内的一些高性能计算机视觉库，同时不需要去了解位深度bit depth、文件格式、色彩空间color space之类的概念，因此 SimpleCV 的学习曲线要比 OpenCV 平缓得多，正如它的口号所说，“将计算机视觉变得更简单”。SimpleCV 的优点还有：

• 即使是刚刚接触计算机视觉的程序员也可以通过 SimpleCV 来实现一些简易的计算机视觉测试
• 录像、视频文件、图像、视频流都在支持范围内

资源

官方文档简单易懂，同时也附有大量的学习用例。

示例

SimpleCV

7、Mahotas

Mahotas 是另一个 Python 图像处理和计算机视觉库。在图像处理方面，它支持滤波和形态学相关的操作；在计算机视觉方面，它也支持特征计算feature computation、兴趣点检测interest point detection、局部描述符local descriptors等功能。Mahotas 的接口使用了 Python 进行编写，因此适合快速开发，而算法使用 C++ 实现，并针对速度进行了优化。Mahotas 尽可能做到代码量少和依赖项少，因此它的运算速度非常快。可以参考官方文档了解更多详细信息。

资源

文档包含了安装介绍、示例以及一些 Mahotas 的入门教程。

示例

Mahotas 力求使用少量的代码来实现功能。例如这个 Finding Wally 游戏：

Finding Wally problem in Mahotas

Finding Wally problem in Mahotas

• 源码

8、SimpleITK

（编辑：通化站长网）

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