圖像處理演算法用什麼編程

⑴ 10 個 Python 圖像編輯工具

以下提到的這些 Python 工具在編輯圖像、操作圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

-- Parul Pandey

當今的世界充滿了數據，而圖像數據就是其中很重要的一部分。但只有經過處理和分析，提高圖像的質量，從中提取出有效地信息，才能利用到這些圖像數據。

常見的圖像處理操作包括顯示圖像，基本的圖像操作，如裁剪、翻轉、旋轉；圖像的分割、分類、特徵提取；圖像恢復；以及圖像識別等等。Python 作為一種日益風靡的科學編程語言，是這些圖像處理操作的最佳選擇。同時，在 Python 生態當中也有很多可以免費使用的優秀的圖像處理工具。

下文將介紹 10 個可以用於圖像處理任務的 Python 庫，它們在編輯圖像、查看圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

scikit-image 是一個結合 NumPy 數組使用的開源 Python 工具，它實現了可用於研究、教育、工業應用的演算法和應用程序。即使是對於剛剛接觸 Python 生態圈的新手來說，它也是一個在使用上足夠簡單的庫。同時它的代碼質量也很高，因為它是由一個活躍的志願者社區開發的，並且通過了 同行評審(peer review)。

scikit-image 的 文檔 非常完善，其中包含了豐富的用例。

可以通過導入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模塊中找到。

圖像濾波(image filtering)：

使用 match_template() 方法實現 模板匹配(template matching)：

在 展示頁面 可以看到更多相關的例子。

NumPy 提供了對數組的支持，是 Python 編程的一個核心庫。圖像的本質其實也是一個包含像素數據點的標准 NumPy 數組，因此可以通過一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以從像素級別對圖像進行編輯。通過 NumPy 數組存儲的圖像也可以被 skimage 載入並使用 matplotlib 顯示。

在 NumPy 的 官方文檔 中提供了完整的代碼文檔和資源列表。

使用 NumPy 對圖像進行 掩膜(mask)操作：

像 NumPy 一樣， SciPy 是 Python 的一個核心科學計算模塊，也可以用於圖像的基本操作和處理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模塊，它提供了在 n 維 NumPy 數組上的運行的函數。SciPy 目前還提供了 線性和非線性濾波(linear and non-linear filtering)、 二值形態學(binary morphology)、 B 樣條插值(B-spline interpolation)、 對象測量(object measurements)等方面的函數。

在 官方文檔 中可以查閱到 scipy.ndimage 的完整函數列表。

使用 SciPy 的 高斯濾波 對圖像進行模糊處理：

PIL (Python Imaging Library) 是一個免費 Python 編程庫，它提供了對多種格式圖像文件的打開、編輯、保存的支持。但在 2009 年之後 PIL 就停止發布新版本了。幸運的是，還有一個 PIL 的積極開發的分支 Pillow ，它的安裝過程比 PIL 更加簡單，支持大部分主流的操作系統，並且還支持 Python 3。Pillow 包含了圖像的基礎處理功能，包括像素點操作、使用內置卷積內核進行濾波、顏色空間轉換等等。

Pillow 的 官方文檔 提供了 Pillow 的安裝說明自己代碼庫中每一個模塊的示例。

使用 Pillow 中的 ImageFilter 模塊實現圖像增強：

OpenCV（Open Source Computer Vision 庫）是計算機視覺領域最廣泛使用的庫之一， OpenCV-Python 則是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的運行速度很快，這歸功於它使用 C/C++ 編寫的後台代碼，同時由於它使用了 Python 進行封裝，因此調用和部署的難度也不大。這些優點讓 OpenCV-Python 成為了計算密集型計算機視覺應用程序的一個不錯的選擇。

入門之前最好先閱讀 OpenCV2-Python-Guide 這份文檔。

使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)將蘋果和橘子融合到一起：

SimpleCV 是一個開源的計算機視覺框架。它支持包括 OpenCV 在內的一些高性能計算機視覺庫，同時不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空間(color space)之類的概念，因此 SimpleCV 的學習曲線要比 OpenCV 平緩得多，正如它的口號所說，「將計算機視覺變得更簡單」。SimpleCV 的優點還有：

官方文檔 簡單易懂，同時也附有大量的學慣用例。

文檔 包含了安裝介紹、示例以及一些 Mahotas 的入門教程。

Mahotas 力求使用少量的代碼來實現功能。例如這個 Finding Wally 游戲 ：

ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一個為開發者提供普適性圖像分析功能的開源、跨平台工具套件， SimpleITK 則是基於 ITK 構建出來的一個簡化層，旨在促進 ITK 在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 作為一個圖像分析工具包，它也帶有 大量的組件 ，可以支持常規的濾波、圖像分割、 圖像配准(registration)功能。盡管 SimpleITK 使用 C++ 編寫，但它也支持包括 Python 在內的大部分編程語言。

有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研領域中的應用，通過這些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 來實現互動式圖像分析。

使用 Python + SimpleITK 實現的 CT/MR 圖像配准過程：

pgmagick 是使用 Python 封裝的 GraphicsMagick 庫。 GraphicsMagick 通常被認為是圖像處理界的瑞士軍刀，因為它強大而又高效的工具包支持對多達 88 種主流格式圖像文件的讀寫操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。

pgmagick 的 GitHub 倉庫 中有相關的安裝說明、依賴列表，以及詳細的 使用指引 。

圖像縮放：

邊緣提取：

Cairo 是一個用於繪制矢量圖的二維圖形庫，而 Pycairo 是用於 Cairo 的一組 Python 綁定。矢量圖的優點在於做大小縮放的過程中不會丟失圖像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中調用 Cairo 的相關命令。

Pycairo 的 GitHub 倉庫 提供了關於安裝和使用的詳細說明，以及一份簡要介紹 Pycairo 的 入門指南 。

使用 Pycairo 繪制線段、基本圖形、 徑向漸變(radial gradients)：

以上就是 Python 中的一些有用的圖像處理庫，無論你有沒有聽說過、有沒有使用過，都值得試用一下並了解它們。

via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools

作者： Parul Pandey 選題： lujun9972 譯者： HankChow 校對： wxy

⑵ 圖像邊緣處理提取演算法與實現用到哪些軟體

圖像邊緣處理提取，這個能實現的軟體可多的去了。NI VISION、VBAI、視覺助手，這NI的三款軟體都能搞定；HALCON也能搞指山定；碧慶Vision Pro也能搞定；OPENCV也能搞定。最基本的函數，是一款圖像處理軟體，都能悔逗握搞定這個。

⑶ 研究生圖像處理方向具體學哪些知識，用哪些軟體

研究生往圖像處理方向發展，從原則上來說，需要學很多編程開發的語言。java, vb, python, r, c++, matlab等。以下是一些需要用的軟體：

1、visual studio

Microsoft visual studio community 15/17(一般簡稱vs)，號稱宇宙第一的ide，可不是浪得虛名。在這里推薦的是免費的社區版，可以說兼具所有ide 的優點。缺點是龐大臃腫(安裝內存大)，但是後台佔用很良心。除了基本的c語言外，還可以開發c++,c#,asp等，現在許多公司和個人在都使用它，既方便團隊協作，開發效率還高，使用起來很方便。

(3)圖像處理演算法用什麼編程擴展閱讀

Visual Studio 2008為開發人員提供了在最新平台上加速創建緊密聯系的應用程序的新工具，這些平台包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008和Windows Server 2008。對於 Web，ASP NET AJAX 及其他新技術使開發人員能夠迅速創建更高效、互動式更強和更個性化的新一代 Web 體驗。

Code::Blocks具有靈活而強大的配置功能，除支持自身的工程文件、C/C++文件外，還支持AngelScript、批處理、CSS文件、D語言文件、Diff/Patch文件、Fortan77文件、GameMonkey腳本文件、Hitachi匯編文件、Lua文件、MASM匯編文件、Matlab文件、NSIS開源安裝程序文件。

參考資料

網路—Visual Studio

網路—Code::Blocks

⑷ 圖像處理要學什麼

圖像編碼技術、圖像分割等。

⑸ 圖像處理python和c語言哪個好

p是腳本語言，c是編譯語言，p對於c多了一個位元組碼轉機器碼過程，運行速度c高。
p是用c寫的。p有強大第三方庫支持，所兆基以開發成本周期都比c少。
所以就學習而言，c要學好。
就開發而言，不光圖像處理，包括其他領域，一般不是非常底層不會用c，都會用相應的高級語言，族世謹返辯要的是開發效率。
所以，單純做圖像處理相關開發，用p較好。

⑹ python可以用來處理圖像嗎

可以的，
PythonWare公司提供了免費的Python圖像處理工具包PIL(Python Image Library),該軟體包提供了基本的圖像處理功能，如：

改變圖像大小，旋轉圖像，圖像格式轉換，色場空間轉換，圖像增強，直方圖處理，插值和濾波等等。雖然在這個軟體包上要實現類似MATLAB中的復雜的圖像處理演算法並不太適合，但是Python的快速開發能力以及面向對象等等諸多特點使得它非常適合用來進行原型開發。

在PIL中，任何一副圖像都是用一個Image對象表示，而這個類由和它同名的模塊導出，因此，最簡單的形式是這樣的：

import Image img = Image.open(「dip.jpg」)
注意：第一行的Image是模塊名；第二行的img是一個Image對象；
Image類是在Image模塊中定義的。關於Image模塊和Image類，切記不要混淆了。現在，我們就可以對img進行各種操作了，所有對img的
操作最終都會反映到到dip.img圖像上。

PIL提供了豐富的功能模塊：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模塊是
Image,ImageDraw,ImageEnhance這三個模塊。下面我對此分別做一介紹。關於其它模塊的使用請祥答信參見說明文檔.有關PIL軟體包和
相關的說明文檔可在PythonWare的站點www.Pythonware.com上獲得。

Image模塊：

Image模塊是PIL最基本的模塊，其中導出了Image類，一個Image類實例對象就對應了一副圖像。同時，Image模塊還提供了很多有用的函數。

（1）打開一文件：
import Image img = Image.open(「dip.jpg」)

這將返回一個Image類實例對象，後面的所有的操作都是在img上完成的。

（2）調整文件大小:

import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")

原來的圖像大小是256x256,現在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。

就是這么簡單，需要說明的是Image.BILINEAR指定採用雙線性法對像素點插值。

在批處理或者簡單的Python圖像處理任務中，採用Python和PIL（Python Image Library）的組合來完成圖像處理任務是一個很不錯的選擇。設想有一個需要對某個文件夾下的所有圖像將對比度提高2倍的任務。用Python來做將是十分簡單的。當然，我也不得不承認Python在圖像處理方面的功能還比較弱，顯然還不適合用來進行舉嘩濾波、特徵提取等等一些更為復雜的應用。我個人的觀點是，當你要實現這些「高級」的演算法的時候，好吧，把它交給MATLAB去完成。但是，如果你面對的只是一個通常的不要求很復雜演算法的圖像處理任務，那麼，Python圖像謹輪處理應該才是你的最佳搭檔。

⑺ 學習圖像處理需要哪些編程語言c還是c++

最開始先學習matlab吧，這樣做圖像處理的時候可以實時查看效果；opencv開源庫使用方便，網上很多教程 可以用c、c++、python調用也可以實時查看處理效果。學習圖像處理的關鍵是理解各種圖像處理的演算法而不是語言。

⑻ 數字圖像處理 需要怎樣的編程能力

數字缺粗圖像處理所需要的工具：c語言或c++語空扮備言，還要懂數據結構，很多演算法實現需要用到復雜的數據結構。掌握了這三門，基斗毀本就差不多了。至於vc只是一個編譯工具而已，很多情況下就是做演示用的，不是核心。去公司的話一般都是用c或c++邊功能函數，然後有專門的人負責編界面。而且界面不需要復雜，最重要的是裡面演算法的實現。

⑼ 做圖像識別演算法用什麼語言好

圖像識別 C++ 語言是最好的。
有C的基礎，入門很容易慧仿枯。
再往下就看你大數的天賦和學習能力了前洞。

⑽ 常用的十大python圖像處理工具

原尺歲文標題：10 Python image manipulation tools.
作者 | Parul Pandey
翻譯 | 安其羅喬爾、JimmyHua
今天，在我們的世界裡充滿了數據，圖像成為構成這些數據的重要組成部分。但無論是用於何種用途，這些圖像都需要進行處理。圖像處理就是分析和處理數字圖像的過程，拍毀主要旨在提高其質量或從中提取一些信息，然後可以將其用於某種用途。
圖像處理中的常見任務包括顯示圖像，基本操作如裁剪、翻轉、旋轉等，圖像分割，分類和特徵提取，圖像恢復和圖像識別。Python成為這種圖像處理任務是一個恰當選擇，這是因為它作為一種科學編程語言正在日益普及，並且在其生態系統中免費提供許多最先進的圖像處理工具供大家使用。
讓我們看一下可以用於圖像處理任務中的常用 Python 庫有哪些吧。

1.scikit-image
scikit-image是一個開源的Python包，適用於numpy數組。它實現了用於研究，教育和工業應用的演算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態系統的人，它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志願者社區編寫的，具有高質量和同行評審的性質。
資源
文檔里記錄了豐富的例子和實際用例，閱讀下面的文檔：
http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html
用法
該包作為skimage導入，大多數功能都在子模塊中找的到。襲困備下面列舉一些skimage的例子：
圖像過濾

使用match_template函數進行模板匹配

你可以通過此處查看圖庫找到更多示例。
2. Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一，並為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標准Numpy數組。因此，我們可以通過使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來修改圖像的像素值。可以使用skimage載入圖像並使用matplotlib顯示圖像。
資源
Numpy的官方文檔頁面提供了完整的資源和文檔列表：
http://www.numpy.org/
用法
使用Numpy來掩膜圖像.

3.Scipy
scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊，可用於基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage，提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波，二值形態學，B樣條插值和對象測量等功能函數。
資源
有關scipy.ndimage包提供的完整功能列表，請參閱下面的鏈接：
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution
用法
使用SciPy通過高斯濾波器進行模糊：

4. PIL/ Pillow
PIL( Python圖像庫 )是Python編程語言的一個免費庫，它支持打開、操作和保存許多不同的文件格式的圖像。然而， 隨著2009年的最後一次發布，它的開發停滯不前。但幸運的是還有有Pillow，一個PIL積極開發的且更容易安裝的分支，它能運行在所有主要的操作系統，並支持Python3。這個庫包含了基本的圖像處理功能，包括點運算、使用一組內置卷積核的濾波和色彩空間的轉換。
資源
文檔中有安裝說明，以及涵蓋庫的每個模塊的示例：
https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html
用法
在 Pillow 中使用 ImageFilter 增強圖像：

5. OpenCV-Python
OpenCV( 開源計算機視覺庫 )是計算機視覺應用中應用最廣泛的庫之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優點不只有高效，這源於它的內部組成是用C/C++編寫的，而且它還容易編寫和部署（因為前端是用Python包裝的）。這使得它成為執行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。
資源
OpenCV-Python-Guide指南可以讓你使用OpenCV-Python更容易：
https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials
用法
下面是一個例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法創建一個名為「Orapple」的新水果圖像融合的功能。

6. SimpleCV
SimpleCV 也是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它，你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫，如OpenCV，而且不需要先學習了解位深度、文件格式、顏色空間等。
它的學習曲線大大小於OpenCV，正如它們的口號所說「計算機視覺變得簡單」。一些支持SimpleCV的觀點有：
即使是初學者也可以編寫簡單的機器視覺測試攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源
官方文檔非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去學習：
https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/
用法

7. Mahotas
Mahotas 是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統的圖像處理功能例如濾波和形態學操作以及更現代的計算機視覺功能用於特徵計算，包括興趣點檢測和局部描述符。該介面是Python語言，適合於快速開發，但是演算法是用C語言實現的，並根據速度進行了調優。Mahotas庫速度快，代碼簡潔，甚至具有最小的依賴性。通過原文閱讀它們的官方論文以獲得更多的了解。
資源
文檔包括安裝指導，例子，以及一些教程，可以更好的幫助你開始使用mahotas。
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html
用法
Mahotas庫依賴於使用簡單的代碼來完成任務。關於『Finding Wally』的問題，Mahotas做的很好並且代碼量很少。下面是源碼：
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/wally.html

8. SimpleITK
ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一個開源的跨平台系統，為開發人員提供了一套廣泛的圖像分析軟體工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的簡化層，旨在促進其在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 是一個圖像分析工具包，包含大量支持一般過濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫的，但是對於包括Python以內的大部分編程語言都是可用的。
資源
大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究領域已經被使用。Notebook展示了用Python和R編程語言使用SimpleITK來進行互動式圖像分析。
http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/
用法
下面的動畫是用SimpleITK和Python創建的剛性CT/MR匹配過程的可視化 。點擊此處可查看源碼！

9. pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基於python的包裝。 GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且高效的工具和庫集合，支持以88種主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)讀取、寫入和操作圖像。
資源
有一個專門用於PgMagick的Github庫 ，其中包含安裝和需求說明。還有關於這個的一個詳細的用戶指導：
https://github.com/hhatto/pgmagick
用法
使用pgmagick可以進行的圖像處理活動很少，比如：
圖像縮放

邊緣提取

10. Pycairo
Pycairo是圖像處理庫cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個用於繪制矢量圖形的2D圖形庫。矢量圖形很有趣，因為它們在調整大小或轉換時不會失去清晰度 。Pycairo是cairo的一組綁定，可用於從Python調用cairo命令。
資源
Pycairo的GitHub庫是一個很好的資源，有關於安裝和使用的詳細說明。還有一個入門指南，其中有一個關於Pycairo的簡短教程。
庫：https://github.com/pygobject/pycairo指南：https://pycairo.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html用法
使用Pycairo繪制線條、基本形狀和徑向梯度：

總結
有一些有用且免費的Python圖像處理庫可以使用，有的是眾所周知的，有的可能對你來說是新的，試著多去了解它們。