21世紀的我們在生活中什么都可以缺少，但是就是不能缺少手機，手機已經成我們安全的來源了。在手機里有著我們各種各樣的數據和資料，這些海量的數據和資料都是通過圖像處理來形成的，如果說想要運行它的話就得要處理這些圖像，那么處理python圖片的工具有哪些呢?

　　1、scikit-image

　　scikit-image是一個開源的Python包，適用于numpy數組。它實現了用于研究，教育和工業應用的算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態系統的人，它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志愿者社區編寫的，具有高質量和同行評審的性質。

　　scikit-image作為skimage導入，大多數功能都在子模塊中找的到。主要應用于圖像過濾，使用match_template函數進行模板匹配。

　　2、PIL

　　PIL (Python Imaging Library)是一個免費的Python編程語言庫，它增加了對打開、處理和保存許多不同圖像文件格式的支持。然而，它的發展停滯不前，其一次更新還是在2009年。幸運的是， PIL有一個正處于積極開發階段的分支Pillow，它非常易于安裝。Pillow能在所有主要操作系統上運行并支持Python 3。該庫包含基本的圖像處理功能，包括點操作、使用一組內置卷積內核進行過濾以及顏色空間轉換。使用ImageFilter增強Pillow中的圖像。

　　3、Scipy

　　Scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊，可用于基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage，提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波，二值形態學，B樣條插值和對象測量等功能函數。Scipy通過高斯濾波器進行模糊處理。

　　4、SimpleCV

　　SimpleCV 也是一個用于構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它，你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫，如OpenCV，而且不需要先學習了解位深度、文件格式、顏色空間等。它的學習曲線大大小于OpenCV，正如它們的口號所說“計算機視覺變得簡單”。即使是初學者也可以編寫簡單的機器視覺測試，而且攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源。

　　5、Numpy

　　Numpy是Python編程的核心庫之一，并為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標準Numpy數組。因此，我們可以通過使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來修改圖像的像素值。可以使用skimage加載圖像并使用matplotlib顯示圖像。一般用Numpy來對圖像進行脫敏處理。

　　6、OpenCV

　　OpenCV( 開源計算機視覺庫 )是計算機視覺應用中應用廣泛的庫之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優點不只有高效，這源于它的內部組成是用C/C++編寫的，而且它還容易編寫和部署(因為前端是用Python包裝的)。這使得它成為執行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。

　　7、Pgmagick

　　Pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基于python的包裝。 GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且高效的工具和庫集合，支持以88種主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)讀取、寫入和操作圖像。Pgmagick可以進行的圖像處理活動不是很多，一般用于圖像縮放或者邊緣提取。

　　8、Mahotas

　　Mahotas 是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統的圖像處理功能例如濾波和形態學操作以及更現代的計算機視覺功能用于特征計算，包括興趣點檢測和局部描述符。該接口是Python語言，適合于快速開發，但是算法是用C語言實現的，并根據速度進行了調優。Mahotas庫速度快，代碼簡潔，甚至具有小的依賴性。Mahotas庫依賴于使用簡單的代碼來完成任務。關于‘Finding Wally’的問題，Mahotas做的很好并且代碼量很少。

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