图像处理¶
大多数图像处理和操作技术可以有效地使用两个库：Python图像库（PIL）和开源计算机视觉（OpenCV）。
下面简要介绍了这两种情况。
Python图像库¶
Python Imaging Library 或者简称PIL，是Python中用于图像操作的核心库之一。不幸的是，它的开发停滞了，最后一次发布是在2009年。
幸运的是，有一个积极开发的PIL分支称为 Pillow --它更容易安装，在所有主要操作系统上运行，并且支持python 3。
安装¶
在安装枕头之前，您必须安装枕头的先决条件。在中查找平台的说明 Pillow installation instructions .
之后，很简单：
$ pip install Pillow
例子¶
from PIL import Image, ImageFilter
#Read image
im = Image.open( 'image.jpg' )
#Display image
im.show()
#Applying a filter to the image
im_sharp = im.filter( ImageFilter.SHARPEN )
#Saving the filtered image to a new file
im_sharp.save( 'image_sharpened.jpg', 'JPEG' )
#Splitting the image into its respective bands, i.e. Red, Green,
#and Blue for RGB
r,g,b = im_sharp.split()
#Viewing EXIF data embedded in image
exif_data = im._getexif()
exif_data
Pillow library在 Pillow tutorial .
开源计算机视觉¶
开源计算机视觉，通常被称为OpenCV，是一种比PIL更先进的图像处理软件。它已经用几种语言实现，并被广泛使用。
安装¶
在Python中，使用opencv的图像处理是使用 cv2 和 NumPy 模块。这个 installation instructions for OpenCV 应该指导您自己配置项目。
可以从Python包索引（pypi）下载NumPy：
$ pip install numpy
例子¶
import cv2
#Read Image
img = cv2.imread('testimg.jpg')
#Display Image
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#Applying Grayscale filter to image
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#Saving filtered image to new file
cv2.imwrite('graytest.jpg',gray)
有更多的Python实现的opencv示例 collection of tutorials。
