python组件有多少个(2023年最新解答)

10个Python图像编辑工具

以下提到的这些Python工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。

--ParulPandey

当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。

常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在Python生态当中也有很多可以免费使用的优秀的图像处理工具。

下文将介绍10个可以用于图像处理任务的Python库，它们在编辑图像、查看图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。

scikit-image是一个结合NumPy数组使用的开源Python工具，它实现了可用于研究、教育、工业应用的算法和应用程序。即使是对于刚刚接触Python生态圈的新手来说，它也是一个在使用上足够简单的库。同时它的代码质量也很高，因为它是由一个活跃的志愿者社区开发的，并且通过了同行评审(peerreview)。

scikit-image的文档非常完善，其中包含了丰富的用例。

可以通过导入skimage使用，大部分的功能都可以在它的子模块中找到。

图像滤波(imagefiltering)：

使用match_template()方法实现模板匹配(templatematching)：

在展示页面可以看到更多相关的例子。

NumPy提供了对数组的支持，是Python编程的一个核心库。图像的本质其实也是一个包含像素数据点的标准NumPy数组，因此可以通过一些基本的NumPy操作（例如切片、掩膜(mask)、花式索引(fancyindexing)等），就可以从像素级别对图像进行编辑。通过NumPy数组存储的图像也可以被skimage加载并使用matplotlib显示。

在NumPy的官方文档中提供了完整的代码文档和资源列表。

使用NumPy对图像进行掩膜(mask)操作：

像NumPy一样，SciPy是Python的一个核心科学计算模块，也可以用于图像的基本操作和处理。尤其是SciPyv1.1.0中的scipy.ndimage子模块，它提供了在n维NumPy数组上的运行的函数。SciPy目前还提供了线性和非线性滤波(linearandnon-linearfiltering)、二值形态学(binarymorphology)、B样条插值(B-splineinterpolation)、对象测量(objectmeasurements)等方面的函数。

在官方文档中可以查阅到scipy.ndimage的完整函数列表。

使用SciPy的高斯滤波对图像进行模糊处理：

PIL(PythonImagingLibrary)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Python3。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。

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。

使用Pillow中的ImageFilter模块实现图像增强：

OpenCV（OpenSourceComputerVision库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一，OpenCV-Python则是OpenCV的PythonAPI。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。

入门之前最好先阅读OpenCV2-Python-Guide这份文档。

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

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(bitdepth)、文件格式、色彩空间(colorspace)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：

官方文档简单易懂，同时也附有大量的学习用例。

文档包含了安装介绍、示例以及一些Mahotas的入门教程。

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

ITK（InsightSegmentationandRegistrationToolkit）是一个为开发者提供普适性图像分析功能的开源、跨平台工具套件，SimpleITK则是基于ITK构建出来的一个简化层，旨在促进ITK在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK作为一个图像分析工具包，它也带有大量的组件，可以支持常规的滤波、图像分割、图像配准(registration)功能。尽管SimpleITK使用C++编写，但它也支持包括Python在内的大部分编程语言。

有很多JupyterNotebooks用例可以展示SimpleITK在教育和科研领域中的应用，通过这些用例可以看到如何使用Python和R利用SimpleITK来实现交互式图像分析。

使用Python+SimpleITK实现的CT/MR图像配准过程：

pgmagick是使用Python封装的GraphicsMagick库。GraphicsMagick通常被认为是图像处理界的瑞士军刀，因为它强大而又高效的工具包支持对多达88种主流格式图像文件的读写操作，包括DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF等等。

pgmagick的GitHub仓库中有相关的安装说明、依赖列表，以及详细的使用指引。

图像缩放：

边缘提取：

Cairo是一个用于绘制矢量图的二维图形库，而Pycairo是用于Cairo的一组Python绑定。矢量图的优点在于做大小缩放的过程中不会丢失图像的清晰度。使用Pycairo可以在Python中调用Cairo的相关命令。

Pycairo的GitHub仓库提供了关于安装和使用的详细说明，以及一份简要介绍Pycairo的入门指南。

使用Pycairo绘制线段、基本图形、径向渐变(radialgradients)：

以上就是Python中的一些有用的图像处理库，无论你有没有听说过、有没有使用过，都值得试用一下并了解它们。

via:

作者：ParulPandey选题：lujun9972译者：HankChow校对：wxy

Python语言官方的参考手册钟，介绍了与Python一同发行的标准库。

文本处理服务

string?---常见的字符串操作

re?---正则表达式操作

difflib?---计算差异的辅助工具

textwrap?---文本自动换行与填充

unicodedata?---Unicode数据库

stringprep?---因特网字符串预备

readline?---GNUreadline接口

rlcompleter?---GNUreadline的补全函数

二进制数据服务

struct?---将字节串解读为打包的二进制数据

codecs?---编解码器注册和相关基类

数据类型

datetime?---基本日期和时间类型

zoneinfo?---IANA时区支持

calendar?---日历相关函数

collections?---容器数据类型

collections.abc?---容器的抽象基类

heapq?---堆队列算法

bisect?---数组二分查找算法

array?---高效的数值数组

weakref?---弱引用

types?---动态类型创建和内置类型名称

copy?---浅层(shallow)和深层(deep)复制操作

pprint?---数据美化输出

reprlib?---另一种?repr()?实现

enum?---对枚举的支持

graphlib?---操作类似图的结构的功能

数字和数学模块

numbers?---数字的抽象基类

math?---数学函数

cmath?---关于复数的数学函数

decimal?---十进制定点和浮点运算

fractions?---分数

random?---生成伪随机数

statistics?---数学统计函数

函数式编程模块

itertools?---为高效循环而创建迭代器的函数

functools?---高阶函数和可调用对象上的操作

operator?---标准运算符替代函数

文件和目录访问

pathlib?---面向对象的文件系统路径

os.path?---常用路径操作

fileinput?---迭代来自多个输入流的行

stat?---解析?stat()?结果

filecmp?---文件及目录的比较

tempfile?---生成临时文件和目录

glob?---Unix风格路径名模式扩展

fnmatch?---Unix文件名模式匹配

linecache?---随机读写文本行

shutil?---高阶文件操作

数据持久化

pickle?---Python对象序列化

copyreg?---注册配合?pickle?模块使用的函数

shelve?---Python对象持久化

marshal?---内部Python对象序列化

dbm?---Unix"数据库"接口

sqlite3?---SQLite数据库DB-API2.0接口模块

数据压缩和存档

zlib?---与?gzip?兼容的压缩

gzip?---对?gzip?格式的支持

bz2?---对?bzip2?压缩算法的支持

lzma?---用LZMA算法压缩

zipfile?---使用ZIP存档

tarfile?---读写tar归档文件

文件格式

csv?---CSV文件读写

configparser?---配置文件解析器

tomllib?---ParseTOMLfiles

netrc?---netrc文件处理

plistlib?---生成与解析Apple?.plist?文件

加密服务

hashlib?---安全哈希与消息摘要

hmac?---基于密钥的消息验证

secrets?---生成管理密码的安全随机数

通用操作系统服务

os?---多种操作系统接口

io?---处理流的核心工具

time?---时间的访问和转换

argparse?---命令行选项、参数和子命令解析器

getopt?---C风格的命令行选项解析器

logging?---Python的日志记录工具

logging.config?---日志记录配置

logging.handlers?---日志处理程序

getpass?---便携式密码输入工具

curses?---终端字符单元显示的处理

curses.textpad?---用于curses程序的文本输入控件

curses.ascii?---用于ASCII字符的工具

curses.panel?---curses的面板栈扩展

platform?---获取底层平台的标识数据

errno?---标准errno系统符号

ctypes?---Python的外部函数库

并发执行

threading?---基于线程的并行

multiprocessing?---基于进程的并行

multiprocessing.shared_memory?---Sharedmemoryfordirectaccessacrossprocesses

concurrent?包

concurrent.futures?---启动并行任务

subprocess?---子进程管理

sched?---事件调度器

queue?---一个同步的队列类

contextvars?---上下文变量

_thread?---底层多线程API

网络和进程间通信

asyncio?---异步I/O

socket?---底层网络接口

ssl?---套接字对象的TLS/SSL包装器

select?---等待I/O完成

selectors?---高级I/O复用库

signal?---设置异步事件处理程序

mmap?---内存映射文件支持

互联网数据处理

email?---电子邮件与MIME处理包

json?---JSON编码和解码器

mailbox?---操作多种格式的邮箱

mimetypes?---映射文件名到MIME类型

base64?---Base16,Base32,Base64,Base85数据编码

binascii?---二进制和ASCII码互转

quopri?---编码与解码经过MIME转码的可打印数据

结构化标记处理工具

html?---超文本标记语言支持

html.parser?---简单的HTML和XHTML解析器

html.entities?---HTML一般实体的定义

XML处理模块

xml.etree.ElementTree?---ElementTreeXMLAPI

xml.dom?---文档对象模型API

xml.dom.minidom?---最小化的DOM实现

xml.dom.pulldom?---支持构建部分DOM树

xml.sax?---支持SAX2解析器

xml.sax.handler?---SAX处理句柄的基类

xml.sax.saxutils?---SAX工具集

xml.sax.xmlreader?---用于XML解析器的接口

xml.parsers.expat?---使用Expat的快速XML解析

互联网协议和支持

webbrowser?---方便的Web浏览器控制工具

wsgiref?---WSGI工具和参考实现

urllib?---URL处理模块

urllib.request?---用于打开URL的可扩展库

urllib.response?---urllib使用的Response类

urllib.parse?用于解析URL

urllib.error?---urllib.request引发的异常类

urllib.robotparser?---robots.txt语法分析程序

http?---HTTP模块

http.client?---HTTP协议客户端

ftplib?---FTP协议客户端

poplib?---POP3协议客户端

imaplib?---IMAP4协议客户端

smtplib?---SMTP协议客户端

uuid?---?RFC4122?定义的UUID对象

socketserver?---用于网络服务器的框架

http.server?---HTTP服务器

http.cookies?---HTTP状态管理

http.cookiejar?——HTTP客户端的Cookie处理

xmlrpc?---XMLRPC服务端与客户端模块

xmlrpc.client?---XML-RPC客户端访问

xmlrpc.server?---基本XML-RPC服务器

ipaddress?---IPv4/IPv6操作库

多媒体服务

wave?---读写WAV格式文件

colorsys?---颜色系统间的转换

国际化

gettext?---多语种国际化服务

locale?---国际化服务

程序框架

turtle?---海龟绘图

cmd?---支持面向行的命令解释器

shlex?——简单的词法分析

Tk图形用户界面(GUI)

tkinter?——Tcl/Tk的Python接口

tkinter.colorchooser?---颜色选择对话框

tkinter.font?---Tkinter字体封装

Tkinter对话框

tkinter.messagebox?---Tkinter消息提示

tkinter.scrolledtext?---滚动文字控件

tkinter.dnd?---拖放操作支持

tkinter.ttk?---Tk风格的控件