有没有想过Python的哪个图像处理库将在2021年占据主导地位？
图像在提供关键信息方面起着重要作用。对于企业而言，图像和视频是重要的数据来源。
这就是原因，对于企业而言，有效地翻译和处理图像并获得有价值的见解至关重要。
要将图像作为各种深度学习和机器学习模型的输入，对图像进行预处理至关重要。
因此，这里展示了Python的前7个图像处理库，这些库将使您的职业像星星一样闪耀。
Matplotlib主要用于2D可视化，但也可以用于图像处理。
尽管Matplotlib不支持所有文件格式，但在更改图像以从中提取信息时最有效。
SciPy的主要用途包括数学和科学计算，但也可以用于执行基本的图像处理和处理任务。
要执行此操作，您需要通过导入scipy.ndimage模块来实现算法。
您可以执行线性和非线性滤波，对象测量和二进制形态。
除此之外，还可以调整插值，效果，滤镜，绘制轮廓线以及对图像进行其他类似的提取和分割。
OpenCV是最广泛使用的库之一，专注于图像处理，面部检测，对象检测等。
它是用C ++编写的，易于使用和阅读。它在GitHub上有超过一千名贡献者支持，致力于增强该库的毫不费力的图像处理。
OpenCV由2500多种算法组成，用于构建计算机视觉和机器学习应用程序。
此类算法用于执行各种任务，例如对象识别，面部识别和检测等。
Scikit-Image是最简单直接的库之一，即使对Python生态系统了解很少或只有零的人也可以使用。
通过转换原始图片，它使用NumPy数组作为图像对象。
这样的ndarray可以是整数或浮点数。由于NumPy是用C语言编写的，因此它是用于图像处理得非常快速和有效的库。
它实现了用于教育，研究和基于行业的应用程序中的算法和实用程序。
当其他库将图像视为数组时，SimpleITK会将图像视为空间中物理区域上的点集。
图像所占据的区域定义为原点，间距大小和余弦矩阵。
SimpleITK使用户可以有效地处理图像，并支持2D，3D和4D等各种尺寸。
Pillow支持其他库通常不提供的各种功能，例如打开，过滤，操作和保存图像。
它是一个开源库，是PIL的高级版本，受到Tidelift的支持。
Pillow还支持各种图像格式，因此使其成为处理图像的最有效且必不可少的库。
Mahotas是一个计算机视觉和图像处理库，具有许多功能和功能，可以执行形态处理，分水岭，阈值处理，卷积等处理。
它更快地执行图像处理任务，并且包含使用C ++构建的各种算法。
Haralick的本地二进制模式是其一些高级功能，开发人员可以通过从图片中提取信息来使用并执行高级图像处理。
因此，我们讨论了一些到2021年将流行的顶级Python图像处理库。
由于图像处理库具有的优势，因此被全世界的公司广泛使用。
在使用任何库之前，确定您的需求然后选择最适合的图像处理库非常重要。
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