因此，他们使用Python编写了一个软件来进行自动化处理。这仅仅是众多自动化操作中的一个。
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
python编程是啥
python编程是啥，Python是一种代表简单主义思想的语言，Python崛起更加符合开发者的习惯和口味。下面我给大家分享一下关于python编程是啥的相关信息。
python编程是啥1编程语言领域Python成为了一个耀眼的新星，Python崛起的原因与其本身特点有关，也许它是更加符合开发者的习惯和口味。现在有一种声音说Python将会超越Java成全球最流行编程语言。
这些年，编程语言的发展进程很快，在商业公司、开源社区两股力量的共同推动下，涌现出诸如Go、Swift这类后起之秀，其中最为耀眼的是Python。
知名开发者网站Stackoverflow撰文指出，从2012至2017年编程语言Python成为开发者使用增长最快的主流编程语言，其中2017年增长率达到了27%，一举超过包括Java、C#、PHP、C++在内的所有同类。另据高盛集团发布的一份《2017调查报告》针对全球数千名高校实习生的调查中，当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，被调查的80、90后优秀年轻开发者中72%选了Python。
语言的使用者是一直被誉为业界上游“源头活水”的开发者，其重要程度从各大科技巨头公司每年例行召开的开发者大会上可见一斑。对于开发者群体而言最重要的事物有两个，一是平台，二就是编程语言。编程语言Python为什么能够获得全球众多开发者的青睐?它的崛起给开发者世界带来了什么变化?
成功的一半源于好的开始
在主流编程语言当中，Python并不是一个“新人”，它的历史超过25年，但真正风靡之时却是最近几年，所以“后起之秀”的称呼实至名归。Python的起源是19 89年，其发明者荷兰人程序员吉多范罗苏姆受ABC语言的启发计划开发一个新的脚本解释器，由此迈出了Python项目的起点。
Python能够真正风靡的原因之一是有一个好的起点。它的起步很稳，避开了版权纠纷，且搭上了开源运动的顺风车。在那个年代，商业版权一直是热门 事件，业界史上第一个软件领域重大官司AT&T和伯克利BSD的Unix版权案打得天昏地暗，该案的结局直接促成了BSD的开源分支、Linux的诞生以及震惊世界的自由软件运动。
Python最初的版权归属是CWI(阿姆斯特丹的国家数学与计算机科研学会)，这与吉多早年在该机构工作有关，后来吉多受雇于CNRI(维吉尼亚州的国家创新研究公司)，Python权属转移至此。那时自由软件运动已经开始，在CNRI期间发布的1.6至2.1多个版本的`Python许可证是一种与GPL并不兼容且类似于BSD的开源许可，CNRI因受到自由软件基金会的压力释放了Python的原许可证，吉多由此掌握了主导权并起草了新的许可证。他改变了原许可证与GPL的不兼容，此举获得了自由软件基金会颁发的自由软件进步奖。再后来吉多和他的团队成立了Python软件基金会，将版权与许可证置于其下。
创始人吉多范罗苏姆的心思缜密与灵活处事为Python最初的发展营造了良好的环境，包括几次权属的转移、起草新的许可证、机智地与自由软件阵营斡旋，最后安全融入开源的大潮。这一切为Python此后十多年里逐渐成长为主流编程语言赢得了契机。
“人生苦短，我用Python”并非一句戏言
Python崛起的原因之二与其本身特点有关，或者说，其长期维护演进形成的独特风格迎合了大多数开发者的口味。在开发者社群流行着一句玩笑“人生苦短，我用Python”(原话为” Life is short， you need Python”)，这句看似戏言的话实际上恰恰反映了Python的语言特性与其在开发者心里的价值分量。
除了包涵大多数主流编程语言的优点(面向对象、语法丰富)之外，Python的直观特点是简明优雅、易于开发，用尽量少的代码完成更多工作。尽管Python是一种解释型语言，与传统的编译型语言相比降低了机器执行效率，但是处理器的处理速率与环境速率(比如网络环境)的差异在大多数场景中完全抵消了上述代价牺牲部分运行效率带来的好处则是提升了开发效率，在跨平台的时候无需移植和重新编译。 所以Python的显著优点在于速成，对于时间短、变化快的需求而言尤为胜任。
Python最强大的地方体现在它的两个外号上，一个叫“内置电池”，另一个是“胶水语言”。前者的意思是，Python官方本身提供了非常完善的标准代码库，包括针对网络编程、输入输出、文件系统、图形处理、数据库、文本处理等等。代码库相当于已经编写完成打包供开发者使用的代码集合，程序员只需通过加载、调用等操作手段即可实现对库中函数、功能的利用，从而省去了自己编写大量代码的过程，让编程工作看起来更像是在“搭积木”。除了内置库，开源社区和独立开发者长期为Python贡献了丰富大量的第三方库，其数量远超其他主流编程语言，可见Python的语言生态已然相当壮大。
“胶水语言”是Python的另一个亮点。Python本身被设计成具有可扩展性，它提供了丰富的API和工具，以便开发者能够轻松使用包括C、C++等主流编程语言编写的模块来扩充程序。就像使用胶水一样把用其他编程语言编写的模块粘合过来，让整个程序同时兼备其他语言的优点，起到了黏合剂的作用。正是这种多面手的角色让Python近几年在开发者世界中名声鹊起，因为互联网与移动互联时代的需求量急速倍增，大量开发者亟需一种极速、敏捷的工具来助其处理与日俱增的工作，Python发展至今的形态正好满足了他们的愿望。
Python的影响
从两个著名编程语言排行网站TIOBE和PYPL的最新数据来看，Java与Python的排名分别位于第1和第5、第1和第2。关于两个网站的排行机制我们不得而知，但从开发者社群的相关评论中可以认为PYPL更能反映编程语言在开发者群体中的流行程度。不论如何，Python的崛起已是毋庸置疑的事实，而它上面的前辈则是常年占据榜单第1，互联网与移动时代的娇子Java。从Stackoverflow和多个开源社区公开的数据来看，Python的用户数量增长很快，在今后两年超过Java成为全球最流行编程语言的可能性非常之高。
值得一提的是，那些颇有影响力的主流编程语言，其背后一般都站着科技巨头公司，比如Java之于甲骨文、C#之于微软、ObjecTIve-C之于苹果。Java之所以常年第一是因为其同时还几乎是安卓平台的御用语言，以及受益于Sun时代影响力的眷顾。Python虽曾一度为谷歌使用，但Go语言问世后随着时间推移或将遇冷。也就是说，Python成了没有巨头站队的主流编程语言，那么它的影响力是如何维系的?为什么还能够保持高速成长并形成赶超Java之势?
我们认为这与Python多年来实现较好案例与范用性有关。使用Python开发的知名案例中，包括豆瓣、果壳、知乎、Dropbox、EVE(星战前夜)每一个都是重量级产品，这说明Python语言本身的发展已日臻完善，有着极高的稳定与可靠性保证。第二是Python的应用范围，除了日常工具和脚本之外，还适用于Web程序、GUI开发、操作系统中间件、服务端运维等等，这些年Python的一些第三方库在机器学习、神经网络方面活跃非凡，这也为语言本身的推广和流行加分不少。
最后需要指出的是，Python编程思想包含强烈的黑箱思维，这意味着开发者将愈加重视模块化和流水线式的编程工作，事实上这也是未来主流编程语言的发展趋向。随着计算机语言的演化和开发工具集成功能日趋强大，未来的编程工作将大幅简化。从某种角度看，Python更像是已经“迈入未来”的编程语言，其对开发者群体结构变化，以及新进开发者数量的激增，这些影响都将是深远的。
python编程是啥2python的作用：
1、系统编程：提供API(ApplicationProgramming
Interface应用程序编程接口)，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
2、图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
3、数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
4、文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
5、数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与MicrosoftSQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
扩展资料：
python中文就是蟒蛇的意思。在计算机中，它是一种编程语言。Python（英语发音：／paθn／），是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由GuidovanRossum于19 89年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。
它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C／C＋＋）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。
比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C++重写。1发展历程编辑自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。
python编程是啥3零基础学python 要花多长时间？
答案：两天！别不信，听我细细道来
如何两天学会python 编程入门基础课程？
月31-9月1日，艾威培训再次走进知名电子公司—明导国际，为其展开2天的Python入门课程。
明导国际（MentorGraphics）是一家从事电子设计自动化的跨国公司。于1981年创立。其总部位于美国俄勒冈州的威尔森维尔（Wilsonville）。
艾威国际培训(Avtech Institute of Technology)，源于美国，始于1998.专业从事企业级在职人员技能提升项目管理、IT管理、IT技术、云计算大数据、需求管理、信息安全与审计，产品管理、python编程入门等培训与各类国际认证考试提供商。进入中国16年来，已成为众多500强企业（惠普、华为、惠普、戴尔、IBM、中兴、飞利浦等）指定的培训供应商。
Python编程入门课程非常适合零基础的学生，不受行业限制，属于python认证的初级阶段课程。
艾威培训根据明导电子的需求定制了两天的python培训课程。其主要内容包括语法基础、Python程序流程控制、Python数据结构、Python函数等初级阶段的内容。
艾威培训python 5年以上资深讲师用课堂理论+实验的方式为明导国际培训员工的python初级技能。比如说利用python处理电影列表、创建自己的分类树模块等。
学以致用、以学生为中心一直是艾威培训的服务特色。除此以外，艾威培训还提供考试报名、准考证、复习备考培训、拿证一条龙服务。
通过python编程入门课程的培训，学生们能够掌握python编程语言的基础知识，能够看懂python语言编写的应用程序，能够编写简单的功能性程序，了解python语言可以应用的领域以及局限性。
入门很重要，老师教的好，基础扎实了，才能一步步向数据挖掘与分析高阶课程迈进，一步步成为数据分析领域的大牛！
