现在是一个大数据世界，越来越多的数据被放置在互联网上，图像是其中非常重要的一部分，但是我们需要对图像进行适当的处??理，以提高质量并从中获取一些信息。Python成为图像处理的最佳选择的最大原因是它非常适合科学编程。还有许多先进的图像处理工具。请参阅以下内容：

ScikitImage：是一个基于numpy数组的开源Python包，它实现了用于研究和教育的算法和应用程序。对小白很友好，也比较简单。它的代码质量非常高，并且已经过同行评审。

Numpy：它是Python编程的核心库之一，它支持数组结构，通过使用基本的Numpy操作，例如切片、脱敏和花式索引，您可以修改图像的像素值，并且可以使用skimage加载图像。

Scipy：Python的另一个核心科学模块，就像Numpy一样，可用于基本的图像处理和处理任务。该软件包目前包括线性和非线性滤波、二进制形态、B样条插值和物体测量等功能。

Pillow/PIL：是一个免费的Python编程语言库，增加了对打开、处理和保存多种不同图像文件格式的支持。该库包含基本的图像处理功能，包括点操作、使用一组内置卷积核进行过滤和色彩空间转换。

OpcenCV-Python：它是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。它不仅速度快，而且易于编码和部署，这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。

SimpleCV：用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。通过它，您可以访问OpenCV等高性能计算机视觉库，而无需先了解位深、文件格式或色彩空间，学习难度远小于OpenCV。