图像处理语言中选择pythonCMatlab还是Opencv前景会更好一些
图像处理语言中选择python、C++、Matlab还是Opencv前景会更好一些？
前言
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
常见的图像处理任务包括显示；
- 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；图像识别
Python是这些图像处理任务的绝佳选择，因为它作为一种科学编程语言日益普及，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。
本文着眼于10个最常用的Python库，用于图像处理任务。这些库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。
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1.scikit-image
scikit-image是一个与NumPy数组一起使用的开源Python包。它实现了用于研究，教育和行业应用的算法和实用程序。它是一个相当简单直接的库，即使对那些不熟悉Python生态系统的人也是如此。代码质量高，经过同行评审，由一个活跃的志愿者社区编写。
资源
scikit-image文档丰富，有很多示例和实际使用方法。
用法
该包通过skimage导入，大多数功能可以在子模块中找到。
图像过滤：
使用match_template函数进行模板匹配：
你可以在gallery中找到更多的例子。
2.NumPy
NumPy是Python编程中的核心库之一，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，通过使用基本的NumPy操作（如slicing，masking和fancy indexing），您可以修改图像的像素值。可以使用 skimage加载图像并使用 Matplotlib显示。
资源
NumPy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表。
用法
使用Numpy来mask图片：
3.SciPy
SciPy是Python的另一个核心科学模块（如NumPy），可用于基本的图像操作和处理任务。特别是，子模块 scipy.ndimage（在SciPy v1.1.0中）提供了在n维NumPy数组上运行的函数。该软件包目前包括线性和非线性滤波，二进制形态，B样条插值和对象测量等功能。
资源
有关scipy.ndimage包所提供的完整功能列表，请参阅文档。
用法
使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊
4.PIL/Pillow
PIL（Python Imaging Library）是一个免费的Python编程语言库，它增加了对打开，操作和保存许多不同图像格式的支持。
然而，它的发展停滞不前，其最后一版发布于2009年。
幸运的是，Pillow是一个积极开发的PIL分支，它更易于安装，可在所有主流操作系统上运行，并支持Python 3。
该库包含基本图像处理功能，包括点操作，使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。
资源
文档包含安装说明以及涵盖库的每个模块的示例。
用法
使用ImageFilter增强Pillow中的图像：
5.OpenCV-Python
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。OpenCV-Python是OpenCV的Python API。因为后台由C / C ++编写的代码组成，OpenCV-Python速度很快快，但它也很容易编码和部署（由于前端的Python包装器）。这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。
资源
通过OpenCV2-Python-Guide可以很容易上手OpenCV-Python
用法
使用OpenCV-Python中的 Image Blending using Pyramids创建一个“Orapple”：
6.SimpleCV
SimpleCV是另一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。它提供访问几个高性能计算机视觉库，如OpenCV，的接口，但无需了解位深度，文件格式，色彩空间等。它的学习曲线远小于OpenCV，并且（如其标语所示），“它令计算机视觉变得简单。”支持SimpleCV的一些观点是：
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，图像和视频流都可以互操作
资源
很容易按照官方文档的指导进行操作，并有大量的示例和用例可供遵循。
用法
7.Mahotas
Mahotas是另一个用于Python的计算机视觉和图像处理库。它包含传统的图像处理功能，如过滤和形态操作，以及用于特征计算的更现代的计算机视觉功能，包括兴趣点检测和局部描述符。
使用Python编写接口，适用于快速开发，但算法是用C ++实现的，并且针对速度进行了优化。Mahotas库运行快速，代码简约，依赖性小。阅读其官方文章以获得更多了解。
资源
文档包含安装说明，示例，甚至一些教程帮助您轻松开始使用Mahotas。
用法
Mahotas库依靠简单的代码来完成工作。例如，使用最少量的代码Finding Wally问题就可以很好地解决。解决Finding Wally问题:
8.SimpleITK
ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个“开源，跨平台系统，为开发人员提供了一套用于图像分析的广泛软件工具。
SimpleITK是一个基于ITK构建的简化层，旨在促进其在快速原型设计，交易以及解释语言方面的应用。”它也是一个图像分析工具包，具有大量组件，支持一般过滤操作，图像分割和配准。SimpleITK是用C ++编写的，但它可用包括Python在内的大量编程语言进行操作。
资源
有大量的Jupyter Notebook说明了SimpleITK在教育和研究活动中的应用。
Notebooks使用Python和R编程语言演示如何使用SimpleITK进行交互式图像分析。
用法
使用SimpleITK和Python创建可视化的严格CT / MR配准过程：
9.pgmagick
pgmagick是基于Python的GraphicsMagick库的包装器。GraphicsMagick图像处理系统，有时也被称为图像处理的瑞士军刀。其强大而高效的工具和库集合支持在超过88种主要格式（包括DPX，GIF，JPEG，JPEG-2000，PNG，PDF，PNM和TIFF）上读取，写入和操作图像。
资源
pgmagick的GitHub respository有安装说明和要求。还有一个详细的用户指南。
用法
图像缩放：
边缘提取：
10.Pycairo
Pycairo是Cairo图形库的一组Python绑定。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变换时不会失去清晰度。Pycairo可以从Python调用Cairo命令。
资源
Pycairo GitHub respository是一个很好的资源，包含有关安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，有一个关于Pycairo的简短教程。
用法
用Pycairo绘制线条，基本形状和径向渐变：
结论
这些是Python中一些有用且免费提供的图像处理库。有些是众所周知的，有些可能对你来说是新的。尝试一下它们以了解更多关于它们的信息！
最后给大家介绍一个完整的python学习路线，内容是从入门到进阶，既有思维导图，也有经典书籍，还有配套视频，给那些想学习python以及数据分析的小伙伴们一点帮助！
python、SQL等工具如何使用都是数据分析过程中需要用到的机巧。以及必备的硬技能！！
一、Python入门
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。
包含：
计算机基础
python基础
Python入门视频600集：
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
二、Python爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
三、数据分析
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
四、数据库与ETL数仓
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
五、机器学习
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
六、Python高级进阶
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
资料领取
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