㈠ PIL库——ImageColor模块
PIL模块（python Image Library）是Python中处理图像的标准库，功能强大,API简单易用。
PIL仅支持到Python2.7,Python3.x的兼容版本名为 Pillow ，因此我们需要通过pip手动安装：
注意：尽管 PIL在Python3.x下改名为Pillow，但在导入模块时仍然使用PIL
该模块主要用于将CSS3颜色值转换成RGB元组
HSL函数即"hsl(hue,saturation%,lightness%)"
当传入的字符串无法被解析时，将会抛出ValueError异常
㈡ 10 个 Python 图像编辑工具
以下提到的这些 Python 工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
-- Parul Pandey
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的优秀的图像处理工具。
下文将介绍 10 个可以用于图像处理任务的 Python 库，它们在编辑图像、查看图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
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)。
scikit-image 的 文档 非常完善，其中包含了丰富的用例。
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。
图像滤波(image filtering)：
使用 match_template() 方法实现 模板匹配(template matching)：
在 展示页面 可以看到更多相关的例子。
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。
在 NumPy 的 官方文档 中提供了完整的代码文档和资源列表。
使用 NumPy 对图像进行 掩膜(mask)操作：
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。
在 官方文档 中可以查阅到 scipy.ndimage 的完整函数列表。
使用 SciPy 的 高斯滤波 对图像进行模糊处理：
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。
Pillow 的 官方文档 提供了 Pillow 的安装说明自己代码库中每一个模块的示例。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：
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。
入门之前最好先阅读 OpenCV2-Python-Guide 这份文档。
使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)将苹果和橘子融合到一起：
SimpleCV 是一个开源的计算机视觉框架。它支持包括 OpenCV 在内的一些高性能计算机视觉库，同时不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空间(color space)之类的概念，因此 SimpleCV 的学习曲线要比 OpenCV 平缓得多，正如它的口号所说，“将计算机视觉变得更简单”。SimpleCV 的优点还有：
官方文档 简单易懂，同时也附有大量的学习用例。
文档 包含了安装介绍、示例以及一些 Mahotas 的入门教程。
Mahotas 力求使用少量的代码来实现功能。例如这个 Finding Wally 游戏 ：
ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个为开发者提供普适性图像分析功能的开源、跨平台工具套件， SimpleITK 则是基于 ITK 构建出来的一个简化层，旨在促进 ITK 在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 作为一个图像分析工具包，它也带有 大量的组件 ，可以支持常规的滤波、图像分割、 图像配准(registration)功能。尽管 SimpleITK 使用 C++ 编写，但它也支持包括 Python 在内的大部分编程语言。
有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研领域中的应用，通过这些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 来实现交互式图像分析。
使用 Python + SimpleITK 实现的 CT/MR 图像配准过程：
pgmagick 是使用 Python 封装的 GraphicsMagick 库。 GraphicsMagick 通常被认为是图像处理界的瑞士军刀，因为它强大而又高效的工具包支持对多达 88 种主流格式图像文件的读写操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。
pgmagick 的 GitHub 仓库 中有相关的安装说明、依赖列表，以及详细的 使用指引 。
图像缩放：
边缘提取：
Cairo 是一个用于绘制矢量图的二维图形库，而 Pycairo 是用于 Cairo 的一组 Python 绑定。矢量图的优点在于做大小缩放的过程中不会丢失图像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中调用 Cairo 的相关命令。
Pycairo 的 GitHub 仓库 提供了关于安装和使用的详细说明，以及一份简要介绍 Pycairo 的 入门指南 。
使用 Pycairo 绘制线段、基本图形、 径向渐变(radial gradients)：
以上就是 Python 中的一些有用的图像处理库，无论你有没有听说过、有没有使用过，都值得试用一下并了解它们。
via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools
作者： Parul Pandey 选题： lujun9972 译者： HankChow 校对： wxy
㈢ python可以用来处理图像吗
可以的，
PythonWare公司提供了免费的Python图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能，如：
改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是Python的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适合用来进行原型开发。
在PIL中，任何一副图像都是用一个Image对象表示，而这个类由和它同名的模块导出，因此，最简单的形式是这样的：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
注意：第一行的Image是模块名；第二行的img是一个Image对象；
Image类是在Image模块中定义的。关于Image模块和Image类，切记不要混淆了。现在，我们就可以对img进行各种操作了，所有对img的
操作最终都会反映到到dip.img图像上。
PIL提供了丰富的功能模块：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模块是
Image,ImageDraw,ImageEnhance这三个模块。下面我对此分别做一介绍。关于其它模块的使用请参见说明文档.有关PIL软件包和
相关的说明文档可在PythonWare的站点www.Pythonware.com上获得。
Image模块：
Image模块是PIL最基本的模块，其中导出了Image类，一个Image类实例对象就对应了一副图像。同时，Image模块还提供了很多有用的函数。
（1）打开一文件：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
这将返回一个Image类实例对象，后面的所有的操作都是在img上完成的。
（2）调整文件大小:
import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")
原来的图像大小是256x256,现在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。
就是这么简单，需要说明的是Image.BILINEAR指定采用双线性法对像素点插值。
在批处理或者简单的Python图像处理任务中，采用Python和PIL（Python Image Library）的组合来完成图像处理任务是一个很不错的选择。设想有一个需要对某个文件夹下的所有图像将对比度提高2倍的任务。用Python来做将是十分简单的。当然，我也不得不承认Python在图像处理方面的功能还比较弱，显然还不适合用来进行滤波、特征提取等等一些更为复杂的应用。我个人的观点是，当你要实现这些“高级”的算法的时候，好吧，把它交给MATLAB去完成。但是，如果你面对的只是一个通常的不要求很复杂算法的图像处理任务，那么，Python图像处理应该才是你的最佳搭档。
㈣ 盘点Python常用的模块和包
模块
1.定义
计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。
2.优点：
提高代码的可维护性。
提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。
引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。
避免函数名和变量名等名称冲突。
python内建模块：
1.sys模块
2.random模块
3.os模块：
os.path:讲解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
数据可视化
1.matplotlib :
是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。
访问：
https://matplotlib.org/
颜色：
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程：
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn：
它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
访问：
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图
访问：
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图
访问：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
讲解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK：
TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
机器学习
1.Scikit-learn
是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。
访问：
讲解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。
相关推荐：《Python视频教程》
Web框架
1.Tornado
访问：http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
访问：http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
访问：http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 图形界面
1.Tkinter
https://wiki.python.org/moin/TkInter/
2.wxPython
https://www.wxpython.org/
3.PyGTK
http://www.pygtk.org/
4.PyQt
https://sourceforge.net/projects/pyqt/
5.PySide
http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide
科学计算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
访问
http://www.numpy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题
访问
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
讲解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官网
https://www.scipy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官网
http://pandas.pydata.org/
讲解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官网
http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html
密码学
1.cryptography
https://pypi.python.org/pypi/cryptography/
2.hashids
http://www.oschina.net/p/hashids
3.Paramiko
http://www.paramiko.org/
4.Passlib
https://pythonhosted.org/passlib/
5.PyCrypto
https://pypi.python.org/pypi/pycrypto
6.PyNacl
http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/
爬虫相关
requests
http://www.python-requests.org/
scrapy
https://scrapy.org/
pyspider
https://github.com/binux/pyspider
portia
https://github.com/scrapinghub/portia
html2text
https://github.com/Alir3z4/html2text
BeautifulSoup
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
lxml
http://lxml.de/
selenium
http://docs.seleniumhq.org/
mechanize
https://pypi.python.org/pypi/mechanize
PyQuery
https://pypi.python.org/pypi/pyquery/
creepy
https://pypi.python.org/pypi/creepy
gevent
一个高并发的网络性能库
http://www.gevent.org/
图像处理
bigmoyan
http://scikit-image.org/
Python Imaging Library(PIL)
http://www.pythonware.com/procts/pil/
pillow：
http://pillow.readthedocs.io/en/latest/
自然语言处理
1.nltk：
http://www.nltk.org/
教程
https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443
2.snownlp
https://github.com/isnowfy/snownlp
3.Pattern
https://github.com/clips/pattern
4.TextBlob
http://textblob.readthedocs.io/en/dev/
5.Polyglot
https://pypi.python.org/pypi/polyglot
6.jieba：
https://github.com/fxsjy/jieba
数据库驱动
mysql-python
https://sourceforge.net/projects/mysql-python/
PyMySQL
https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
PyMongo
https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/
pymongo
MongoDB库
访问：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis
Redis库
访问：https://pypi.python.org/pypi/redis/
cxOracle
Oracle库
访问：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle
SQLAlchemy
SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具
访问：http://www.sqlalchemy.org/
peewee，
SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具
访问：https://pypi.python.org/pypi/peewee
torndb
Tornado原装DB
访问：https://github.com/bdarnell/torndb
Web
pycurl
URL处理工具
smtplib模块
发送电子邮件
其他库暂未分类
1.PyInstaller：
是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。
2.Ipython
一种交互式计算和开发环境
讲解
https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
㈤ python的pillow用ImageDraw.Draw.polygon如何填充半透明的颜色
>> fill = (200, 10, 10, 0.5)
对于RGBA模式的图片，填充半透明色，alpha位置取值是0-255，你希望50%，应该是用128，不是0。5
>> 我这里画了一个比如三角形，准备再画一个三角形，也是半透明的，那么这两个颜色是可以混合起来的吧？
直接在同一个Image上绘图是不行的。后面画的会直接覆盖前面的，颜色不会自动融合。如果想要融合的效果，需要用Image.blend(im1, im2, 0.5)或者Image.composite(im1, im2, mask)其中mask需要带alpha参数，可以设置为128.
#!/usr/bin/envpython2
#coding=utf-8
"""
.
"""
fromPILimportImage,ImageDraw
defmain():
im=Image.new("RGBA",(800,800))
draw=ImageDraw.Draw(im)
draw.rectangle((0,0,200,200),fill=(255,0,0,128))
draw.rectangle((400,400,600,600),fill=(255,0,0))
im2=Image.new("RGBA",(800,800))
draw2=ImageDraw.Draw(im2)
draw2.rectangle((100,100,300,300),fill=(0,255,0,128))
draw2.rectangle((500,500,700,700),fill=(0,255,0))
#mergetwoimagesusingblend
blend=Image.blend(im,im2,0.5)
#drawf=ImageDraw.Draw(blend)
#drawf.rectangle((500,100,600,200),fill=(255,0,0))
#drawf.rectangle((600,200,700,300),fill=(0,255,0))
blend.save("/home/sylecn/d/blend.png")
#mergetwoimagesusingcomposite
ones=Image.new("RGBA",(800,800))
_draw=ImageDraw.Draw(ones)
_draw.rectangle((0,0,800,800),fill=(255,255,255,128))
final=Image.composite(im,im2,ones)
final.save("/home/sylecn/d/composite.png")
if__name__=='__main__':
main()
㈥ Open Stack的原理和概念架构是什么
Open Stack的概念架构：应用开发者（AppDev），应用运维者（DevOps），云操作者（CloudOps），应用所有者（AppOwner）要与云进行交互。展示层（Presentation）：应用开发者与computerapi（计算接口），imageapi（映像接口）进行交互，运维者与计算接口，映像接口，Userdashboard（仪表盘）进行交互处理信息⌄ 应用拥有者通过顾客门户UI平台管理，提供一个web管理页面，与底层交互。逻辑控制层：包括部署（Orchestration），scheling（调度），政策（Policy）、Imageregistry（映像注册层），Logging（日志）为私有云服务提供逻辑控制服务。管理层：企业云服务平台运维者通过admin Api（管理员接口），Monitoring（监控），在一些成熟的架构中还具有标准和配置管理等支持服务。Accrets国际是一家主营私有云托管服务、云迁移服务、云架构部署服务的信息科技服务型公司，拥有超过百年的累积IT设计、方案实施、运营服务管理经验。
㈦ python的pillow用ImageDraw.Draw.polygon如何填充半透明的颜色
你好！
请组织好您的语言
仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。
㈧ python写了个百度api批量识别，这个报错是为啥啊
首先，报keyerror异常是因为没有正确获取到内容。您可以先打印结果，看下具体的errorno是多少，然后查看网络api文档，看下具体出错原因。希望回答对您有所帮助……
㈨ PIL python 是什么
python图形处理库PIL(Python Image Library)
PIL使你可以通过Python解释器进行图像处理. 支持多种文件格式，提供了强大的图像处理能力。
http://www.pythonware.com/procts/pil/
㈩ 常用的十大python图像处理工具
原文标题：10 Python image manipulation tools.
作者 | Parul Pandey
翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。
让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。
1.scikit-image
scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。
资源
文档里记录了丰富的例子和实际用例，阅读下面的文档：
http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html
用法
该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到。下面列举一些skimage的例子：
图像过滤
使用match_template函数进行模板匹配
你可以通过此处查看图库找到更多示例。
2. Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。
资源
Numpy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表：
http://www.numpy.org/
用法
使用Numpy来掩膜图像.
3.Scipy
scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。
资源
有关scipy.ndimage包提供的完整功能列表，请参阅下面的链接：
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution
用法
使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊：
4. PIL/ Pillow
PIL( Python图像库 )是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而， 随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。
资源
文档中有安装说明，以及涵盖库的每个模块的示例：
https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html
用法
在 Pillow 中使用 ImageFilter 增强图像：
5. OpenCV-Python
OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署（因为前端是用Python包装的）。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。
资源
OpenCV-Python-Guide指南可以让你使用OpenCV-Python更容易：
https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials
用法
下面是一个例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。
6. SimpleCV
SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。
它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：
即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源
官方文档非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：
https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/
用法
7. Mahotas
Mahotas 是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。通过原文阅读它们的官方论文以获得更多的了解。
资源
文档包括安装指导，例子，以及一些教程，可以更好的帮助你开始使用mahotas。
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html
用法
Mahotas库依赖于使用简单的代码来完成任务。关于‘Finding Wally’的问题，Mahotas做的很好并且代码量很少。下面是源码：
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/wally.html
8. SimpleITK
ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。
资源
大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究领域已经被使用。Notebook展示了用Python和R编程语言使用SimpleITK来进行交互式图像分析。
http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/
用法
下面的动画是用SimpleITK和Python创建的刚性CT/MR匹配过程的可视化 。点击此处可查看源码！
9. pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。 GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)读取、写入和操作图像。
资源
有一个专门用于PgMagick的Github库 ，其中包含安装和需求说明。还有关于这个的一个详细的用户指导：
https://github.com/hhatto/pgmagick
用法
使用pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：
图像缩放
边缘提取
10. Pycairo
Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。
资源
Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。
库：https://github.com/pygobject/pycairo指南：https://pycairo.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html用法
使用Pycairo绘制线条、基本形状和径向梯度：
总结
有一些有用且免费的Python图像处理库可以使用，有的是众所周知的，有的可能对你来说是新的，试着多去了解它们。