對比其他編程語言，Python更適合圖像處理,，因為Python有好多工具包應用于圖像處理當中,，既能提高效率，也能節(jié)省時間,。那么Python圖像處理工具有哪些?本文為大家介紹10個Python圖像處理工具,。

　　1、scikit image：是一個與numpy一起使用的開源Python工具。它實現(xiàn)了用于研究,、教育和行業(yè)應用的算法和實用程序,，即使是剛接觸Python的人也可以輕松使用。

　　2,、Numpy：是Python的核心庫之一,，為數(shù)組提供了支持，一個圖像本質上是包含像素數(shù)據(jù)的標準Numpy數(shù)組,。因此,，通過使用基本的Numpy操作，比如切片,、掩膜和花式索引等直接修改圖像的像素值,。

　　3、Scipy：是一個類似Numpy的核心科學計算模塊,，可用于基本的圖像處理任務,。特別是子模塊Scipy.ndimage提供了操作N維Numpy數(shù)組的函數(shù)。該軟件包目前包括線性,、非線性濾波,、二值形態(tài)、B樣條插值和對象測量等功能,。

　　4,、PIL：是一個免費的Python函數(shù)庫，增加了打開,、操作和保存多種不同圖像格式的支持,。它已經(jīng)停止了開發(fā)，最后一次發(fā)布是2009年,。PIL是一個活躍的分支Pillow,，更易于安裝，支持所有主要的操作系統(tǒng)并支持Python3,。

　　5,、OpenCV-Python：是視覺應用中使用最廣的庫之一。OpenCV-Python是openCV的Python API,。不僅速度快,，還易于編碼和部署。

　　6,、SimpleCV：也是一個構建視覺應用的開源框架,。有了它，您可以使用如opencv等幾個高性能的計算機視覺庫,，不需要了解位深度,，文件格式,，色彩空間等概念,。學習難度遠遠小于opencv,。

　　7、Mahotas：是另一個Python計算機視覺和圖像處理庫,。包含了傳統(tǒng)的圖像處理功能,，如過濾和形態(tài)學操作，以及用于特征計算的計算機視覺功能,，包含興趣點檢測和局部描述符,。該接口使用Python，可以快速開發(fā),，算法使用C++實現(xiàn),，并且針對速度進行了優(yōu)化。

　　8,、SimpleITK：是一個開源的跨平臺系統(tǒng),，為開發(fā)人員提供了一整套用于圖像分析的軟件工具。其中,，SimpleITK是一個基于ITK的簡化層,，旨在促進快速原型設計，教育,，解釋語言中的使用,。是一個圖像分析工具包，具有大量的組件,，支持過濾操作,，圖像分割和配準。

　　9,、Pgmagick：是使用Python包裝的GraphicsMagick庫,，被稱為圖像處理中的瑞士軍刀，提供了強大高效的工具和庫集合,，支持超過88種主要圖像格式的讀取,，寫入和操作，包含DPX,、GIF,、jpeg、PNG,、PDF等重要格式,。

　　10、Pycairo：是一個繪制矢量圖形的2D圖形庫,，矢量圖形在調整大小或變換時不會丟失清晰度,，Pycairo可使用Python調用cairo命令。