現在是一個大數據世界，越來越多的數據被放置在互聯網上，圖像是其中非常重要的一部分，但是我們需要對圖像進行適當的處??理，以提高質量并從中獲取一些信息。Python成為圖像處理的最佳選擇的最大原因是它非常適合科學編程。還有許多先進的圖像處理工具。請參閱以下內容：

ScikitImage：是一個基于numpy數組的開源Python包，它實現了用于研究和教育的算法和應用程序。對小白很友好，也比較簡單。它的代碼質量非常高，并且已經過同行評審。

Numpy：它是Python編程的核心庫之一，它支持數組結構，通過使用基本的Numpy操作，例如切片、脫敏和花式索引，您可以修改圖像的像素值，并且可以使用skimage加載圖像。

Scipy：Python的另一個核心科學模塊，就像Numpy一樣，可用于基本的圖像處理和處理任務。該軟件包目前包括線性和非線性濾波、二進制形態、B樣條插值和物體測量等功能。

Pillow/PIL：是一個免費的Python編程語言庫，增加了對打開、處理和保存多種不同圖像文件格式的支持。該庫包含基本的圖像處理功能，包括點操作、使用一組內置卷積核進行過濾和色彩空間轉換。

OpcenCV-Python：它是計算機視覺應用中使用最廣泛的庫之一。它不僅速度快，而且易于編碼和部署，這使其成為執行計算密集型計算機視覺程序的絕佳選擇。

SimpleCV：用于構建計算機視覺應用程序的開源框架。通過它，您可以訪問OpenCV等高性能計算機視覺庫，而無需先了解位深、文件格式或色彩空間，學習難度遠小于OpenCV。