python 处理图片的10个库（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

在Python中，有许多库可以帮助我们处理和操作图片。这些库各自有不同的优势和适用场景，下面我们将详细介绍十个常用的图片处理库，让你从零基础入门到精通。

1. Pillow

Pillow是Python Imaging Library（PIL）的分支，功能强大且易于使用。它支持多种图片格式，可以进行打开、创建、修改和保存图片等操作。

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open("example.jpg")
# 显示图片
img.show()
# 调整图片大小
img_resized = img.resize((100, 100))
img_resized.save("resized_example.jpg")

2. OpenCV

OpenCV是一个开源计算机视觉库，它不仅支持图片处理，还支持视频处理和机器学习。

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("example.jpg")
# 转换为灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite("gray_example.jpg", gray_img)

3. scikit-image

scikit-image是SciPy生态系统的一部分，提供了丰富的图像处理功能，尤其适合科学计算和图像分析。

from skimage import io, filters

# 读取图片
img = io.imread("example.jpg")
# 应用高斯滤波
blurred_img = filters.gaussian(img, sigma=1)
io.imsave("blurred_example.jpg", blurred_img)

4. matplotlib

虽然Matplotlib主要是用于数据可视化，但它也支持基本的图片处理。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

# 读取并显示图片
img = mpimg.imread("example.jpg")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
plt.show()

5. NumPy

NumPy不专门用于图片处理，但由于其强大的数组操作能力，可以用于图片的基本操作。

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图片并转换为数组
img = Image.open("example.jpg")
img_array = np.array(img)
# 将颜色通道反转
img_array = img_array[:, :, ::-1]
Image.fromarray(img_array).save("inverted_example.jpg")

6. Imageio

Imageio是一个简单的图像读取和写入库，可以处理动态图片与视频流。

import imageio

# 读取图片
img = imageio.imread("example.jpg")
# 保存图片
imageio.imwrite("new_example.jpg", img)

7. SimpleCV

SimpleCV是一个计算机视觉框架，可以快速执行图像处理、图像识别等操作。

from SimpleCV import Image, Camera

# 初始化相机
cam = Camera()
img = cam.getImage()
img.show()

8. PyTorch和TensorFlow

这两个深度学习框架也有其图像处理功能，通常用于图像数据预处理。

import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor()
])

img = Image.open("example.jpg")
img_tensor = transform(img)

9. OpenGL

OpenGL主要用于3D图形处理，但也可以通过纹理映射等技术处理2D图像。

import numpy as np
from OpenGL.GL import *
from PIL import Image

# 使用PIL读取图像并作为OpenGL纹理
img = Image.open("example.jpg")
img_data = np.array(img)
texture_id = glGenTextures(1)
glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, texture_id)
glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RGBA, img.width, img.height, 0,
             GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE, img_data)

10. pyTorch3D

对于3D图像处理，pyTorch3D非常强大，与PyTorch整合紧密，适合于复杂的图像处理任务。

import torch
from pytorch3d.io import load_obj

# 加载3D对象
verts, faces, aux = load_obj("model.obj")

以上便是十个常用的Python图片处理库的简单介绍及代码示例。无论是简单的图像操作，还是复杂的计算机视觉任务，Python都有丰富的库来支持你的需求。涵盖了从基础到进阶的各种功能，希望能帮助你在图片处理上更进一步！