图像处理：Python中图像处理的函数

在Python中，图像处理是一个非常重要的应用场景。Python提供了丰富的图像处理函数，从简单的像素操作到高级的图像分割和特征提取技术，都有相应的函数库。下面介绍一些常用的Python图像处理函数。

一、PIL库

PIL（Python Imaging Library）是Python的一个图像处理库，支持多种常见的图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等。PIL提供了各种图像处理函数，包括图像缩放、旋转、裁剪、调整颜色、图像滤波等等。

常用函数：

1.打开和保存图像

PIL.Image.open(filename)

PIL.Image.save(filename)

2.图像缩放

PIL.Image.resize(size, resample=0)

3.图像旋转

PIL.Image.rotate(angle, resample=0, expand=0)

4.图像裁剪

PIL.Image.crop(box)

5.调整图像颜色

PIL.ImageOps.autocontrast(image)

PIL.ImageOps.equalize(image)

6.图像滤波

PIL.ImageFilter.BLUR(radius=2)

PIL.ImageFilter.CONTOUR()

7.图像处理

PIL.ImageChops.add(image1, image2)

PIL.ImageChops.subtract(image1, image2)

二、OpenCV库

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是开源的计算机视觉库，涉及图像处理、计算机视觉、机器学习等方面。OpenCV能够处理多种图像格式，并提供了丰富的图像处理函数库，包括图像过滤、几何变换、特征检测、特征描述等。

常用函数：

1.打开和保存图像

cv2.imread(filename)

cv2.imwrite(filename, img)

2.图像缩放和旋转

cv2.resize(src, dsize, fx, fy, interpolation)

cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

cv2.warpAffine(src, M, dsize)

3.图像色彩

cv2.cvtColor(src, code)

cv2.equalizeHist(src)

4.图像过滤

cv2.filter2D(src, ddepth, kernel)

cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)

5.形态学操作

cv2.erode(src, kernel)

cv2.dilate(src, kernel)

6.特征检测

cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image, scaleFactor, minNeighbors, flags, minSize, maxSize)

7.特征描述

cv2.SIFT.create()

cv2.SIFT.detectAndCompute(image, mask, keypoints)

三、Scikit-image库

Scikit-image库提供了丰富的图像处理函数，包括图像滤波、形态学、边缘检测、图像分割等。它建立在NumPy库之上，提供了NumPy的数组支持。

常用函数：

1.滤波

skimage.filters.gaussian(image, sigma=1)

skimage.filters.median(image, selem=None)

2.形态学操作

skimage.morphology.erosion(image, selem=None)

skimage.morphology.dilation(image, selem=None)

3.边缘检测

skimage.feature.canny(image, sigma=1.0, low_threshold=None, high_threshold=None, mask=None, use_quantiles=False)

4.图像分割

skimage.segmentation.slic(image, n_segments=100, compactness=10, sigma=1, start_label=1)

skimage.segmentation.mark_boundaries(image, label_img)

以上就是常用Python图像处理函数，这些函数完善了Python的图像处理能力，那么，你还在等什么呢？赶快学习起来吧！