5个 Python 图像编辑工具（内附python学习教程分享）
1、scikit-image
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。
示例
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。
使用 match_template() 方法实现模板匹配template matching：
2、NumPy
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。
示例
使用 NumPy 对图像进行掩膜mask操作：
3、SciPy
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。
示例
使用 SciPy 的高斯滤波对图像进行模糊处理：
4、PIL/Pillow
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。
示例
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：
from PIL import Image,ImageFilter
5、OpenCV-Python
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。
示例
使用 OpenCV-Python 中的金字塔融合Pyramid Blending将苹果和橘子融合到一起：
下面是为初学者们准备的python电子书籍资料和python入门教程！
