颜色代码：
红色#FF0000，深紫色#871F78，褐红色#8E236B，石英色#D9D9F3。
绿色#00FF00，深石板蓝#6B238E，中海蓝色#32CD99，艳蓝色#5959AB。
蓝色#0000FF，深铅灰色#2F4F4F，中蓝色#3232CD，鲑鱼色#6F4242。
牡丹红#FF00FF，深棕褐色#97694F，中森林绿#6B8E23，猩红色#BC1717。
青色#00FFFF，深绿松石色#7093DB，中鲜黄色EAEAAE，海绿色#238E68。
应用方法如下所示：
在pycharm中，如果使用了“import”语句导入了包，但是之后的代码中没有使用到这些包，那么这些包的颜色就是灰色的。示例如下：导入了re包以及requests包，但是只使用了requests包，没有使用re包。
1、语法：终端的字符颜色是用转义序列控制的，是文本模式下的系统显示功能，和具体的语言无关，控制字符颜色的转义序列是以ESC开头,即用\033来完成。
2.书写过程
开头部分: \033[显示方式前景色背景色m
结尾部分: \033[0m
eg：
输出：
开头部分的三个参数：显示方式、前景色、背景色是可选参数，可以只写其中一个。
3、参数
显示方式: 0（默认值）、1（高亮）、22（非粗体）、4（下划线）、24（非下划线）、 5（闪烁）、25（非闪烁）、7（反显）、27（非反显）
前景色: 30（黑色）、31（红色）、32（绿色）、 33（黄色）、34（蓝色）、35（洋 红）、36（青色）、37（白色）
背景色: 40（黑色）、41（红色）、42（绿色）、 43（黄色）、44（蓝色）、45（洋 红）、46（青色）、47（白色）
eg：
在类中显示：
输出：
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
