图像处理有哪些编程语言

❶ 可用于仪器中的图像处理编程语言有哪些

我是计算机系的，对于其他专业的学生而言，数字图像处理很是常见，但是编程常常是其他专业的学生的痛处，不过，可以推荐你使用matlab，在图像处理中特别容易，比如你要使用傅里叶变换，只要输入fft2(“图像名”)，就行了，特简单！

❷ 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。

-- Parul Pandey

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(peer review)。

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(image filtering)：

使用 match_template() 方法实现 模板匹配(template matching)：

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(fancy indexing)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 SciPy v1.1.0 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(linear and non-linear filtering)、 二值形态学(binary morphology)、 B 样条插值(B-spline interpolation)、 对象测量(object measurements)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 (Python Imaging Library) 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 Python 3。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（Open Source Computer Vision 库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一， OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。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(Pyramid Blending)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(bit depth)、文件格式、 色彩空间(color space)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 Finding Wally 游戏 ：

ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）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 Jupyter Notebooks 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(radial gradients)：

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

作者： Parul Pandey 选题： lujun9972 译者： HankChow 校对： wxy

❸ 图形化编程语言有哪些

问题一：什么是图形化编程?编程语言是什么? 图形化编程就是编写有界面的程序，你平时接触的一般都是界面程序，就是有按钮之类的界面。编程语言就是开发者控制或者是是与计算机交流的手段，开发者通过编写编程语言告诉计算机该怎么运行

问题二：图形编程语言有哪几种？ 三围的图形编程一般就采用两种主流技术，都和显卡的支持相关。三维技术是需要硬件提供支持的，因为显卡可以提供强大的硬件处理能力来帮助我们完成矩阵计算。
OpenGL是目前用的最多的图形库，旗下又有用于手机和平板的以及网页应用的OpenGL ES精简版本。支持的语言总类众多，其中主流语言有：C++，Java，Javascript，C#，Objective-C。
DirectX3D主要是用于windows系统。它是由微软公司开发的一套程序库。主要用于windows游戏开发，和windows平台的仿真软件开发。支持的语言也有很多：C++，Java，C#都支持
学哪一种看你喜欢什么样的平台以及以后用于什么目的。各种系统上以及各种语言的library变种和打包版本都各不相同。

问题三：Windows7图形界面编程，用什么语言，什么工具好？ 如果仅需要在Windows下运行的话，最方便的就是C#。
C#自带强大的库，并且图形化做的非常好。
现在，开发C#最好的工具就是Visual Studio系列。

问题四：目前做GUI（图形界面）都用哪些编程语言？这些语言所占比例大概是多少？ 200分 你是想找人来替你做作业吗？ 这些数据应该你去调查的呀~

问题五：开发出图形界面(GUI) ,用什么编程语言比较好? 如果不考虑跨平台的话用C#搭配宇宙最强IDE----visual studio就很爽，很简单，基本上就是拖控件来构建

问题六：电脑开发软件用什么编程语言?涉及到多语，有图形界面，用户交互等 图形化编程就是编写有界面的程序，你平时接触的一般都是界面程序，就是有按钮之类的界面。
编程语言就是开发者控制或者是是与计算机交流的手段，开发者通过编写编程语言告诉计算机该怎么运行

问题七：c语言编程如何实现图形化？ 如果你是说编写用户界面的C语言编程,那就应该学习平台编程.主流平台有windows,linux等.
楼主是领会到C得要点了.C不像JAVA和C#,它们才叫编写应用程序,因为它们的库直接可以编写出程序的应用部分(比如用户界面,调用系统资源等).
但是C语言不能叫做编写应用程序,因为它的应用和程序是分开的,C语言编写程序核心,然后套一层应用层,可以在各种平台平台下编译运行.
如果你要在windows下开发图形化的程序,
建议你看＜＜windows programming 5rd>> charles petzold 经典中的经典
祝LZ早日成功.

问题八：linux下用什么编程语言写图形界面的软件比较好看 1.先备份ORACLE用户的数据2.重新新建一个ORACLE的用户3.在/etc/inittab文件下把选项3改为选项5(图形界面)

问题九：请问有什么可以c语言图形化编程的软件 Visual C 6.0

问题十：为什么图形化编程语言还没出现还没普及 因为并不方便。
硬件设计领域，初学都会用画电路图的方式。但是一旦规模增长到一定程度（这程度并不是很大，一个加法器就会很复杂了），图形的方法已经完全无法管理和维护了。于是硬件设计人员也会使用类似编程语言的方式（硬件描述语言）来开发硬件。

❹ 图像处理和建模仿真是什么

这的图像处理应该是指的数字图像处理吧，它主要包括三个方面的内容：
1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
常用的图像处理编程语言有皮搜：C++、Matlab、C#
开源的库有：OpenCV、OpenGL 等
建模仿真：首先建造模型，然后利裂枯用各种软件把这个过程模拟实现出来，这样就实现了仿真的过程，图像处理方面常用的仿真软件有肆握洞matlab等等。

❺ 常用的十大python图像处理工具

原尺岁文标题：10 Python image manipulation tools.
作者 | Parul Pandey
翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，拍毁主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。
让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

1.scikit-image
scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。
资源
文档里记录了丰富的例子和实际用例，阅读下面的文档：
http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html
用法
该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到。袭困备下面列举一些skimage的例子：
图像过滤

使用match_template函数进行模板匹配

你可以通过此处查看图库找到更多示例。
2. Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。
资源
Numpy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表：
http://www.numpy.org/
用法
使用Numpy来掩膜图像.

3.Scipy
scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。
资源
有关scipy.ndimage包提供的完整功能列表，请参阅下面的链接：
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution
用法
使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊：

4. PIL/ Pillow
PIL( Python图像库 )是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而， 随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。
资源
文档中有安装说明，以及涵盖库的每个模块的示例：
https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html
用法
在 Pillow 中使用 ImageFilter 增强图像：

5. OpenCV-Python
OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署（因为前端是用Python包装的）。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。
资源
OpenCV-Python-Guide指南可以让你使用OpenCV-Python更容易：
https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials
用法
下面是一个例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

6. SimpleCV
SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。
它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：
即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源
官方文档非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：
https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/
用法

7. Mahotas
Mahotas 是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。通过原文阅读它们的官方论文以获得更多的了解。
资源
文档包括安装指导，例子，以及一些教程，可以更好的帮助你开始使用mahotas。
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html
用法
Mahotas库依赖于使用简单的代码来完成任务。关于‘Finding Wally’的问题，Mahotas做的很好并且代码量很少。下面是源码：
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/wally.html

8. SimpleITK
ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。
资源
大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究领域已经被使用。Notebook展示了用Python和R编程语言使用SimpleITK来进行交互式图像分析。
http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/
用法
下面的动画是用SimpleITK和Python创建的刚性CT/MR匹配过程的可视化 。点击此处可查看源码！

9. pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。 GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)读取、写入和操作图像。
资源
有一个专门用于PgMagick的Github库 ，其中包含安装和需求说明。还有关于这个的一个详细的用户指导：
https://github.com/hhatto/pgmagick
用法
使用pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：
图像缩放

边缘提取

10. Pycairo
Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。
资源
Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。
库：https://github.com/pygobject/pycairo指南：https://pycairo.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html用法
使用Pycairo绘制线条、基本形状和径向梯度：

总结
有一些有用且免费的Python图像处理库可以使用，有的是众所周知的，有的可能对你来说是新的，试着多去了解它们。

❻ 开发专业的图片处理，视频编辑软件，用什么编程语言

通常都是C++吧,JAVA和.Net也可以。你需要了解各种用来处理视频的库——你不可能自己从头写.什么语言不太重要,通常来说涉及到图像的软件,算法都是灰常复杂的,如果没有基础的话,恐怕难度很大
采纳哦

❼ 学习图像处理需要哪些编程语言c还是c++

最开始先学习matlab吧，这样做图像处理的时候可以实时查看效果；opencv开源库使用方便，网上很多教程 可以用c、c++、python调用也可以实时查看处理效果。学习图像处理的关键是理解各种图像处理的算法而不是语言。

❽ 图像处理要学什么

图像编码技术、图像分割等。

❾ 什么编程语言处理图像好用

photoshop，当让不是可视化版
当然，flash（swf）是最有用的，它显然不仅可以制作图片，还可以制作动画