作为开发人员最喜欢的语言之一，Python以其社区中丰富的可用工具和库而闻名。我们列出了10个流行的Python库或平台，开发人员可以用于计算机视觉，以帮助开发人员自动化开发任务，包括检测和可视化。
1 | fastai
Fastai是一个深度学习库，它提供了高级组件，可以快速轻松地提供标准深度学习领域最先进的结果。它还为研究人员提供了可以混合和匹配以构建新方法的低级组件。
Fastai包括各种功能，如gpu优化的计算机视觉库，可以在纯Python中扩展，新的Python类型分配系统和张量的语义类型层次结构等。
链接：https://github.com/fastai/fastai
2 | IPSDK
IPSDK是一个用C和Python编写的图像处理库。该库提供了一系列完整的图像处理功能来处理数据集，以及全面和优化的2D和3D图像处理。
IPSDK自动调整自身以适应处理器的架构和功能。该库的功能包括全PC集群支持、高性能、高可用性计算等。
链接：https://www.reactivip.com/image-processing/
3 | Imutils
Imutils是一个计算机视觉软件包，包含OpenCV的一系列便捷功能，使基本的图像处理功能如平移、旋转、调整大小、骨架化、显示Matplotlib图像、排序轮廓、检测边缘等。相当容易。
链接：3359 www . pyimagesearch . com/2015/02/02/just-open-sourced-personal-IMU ils-package-series-opencv-communication-functions/
4 | Keras
Keras是用Python写的高级神经网络库，可以运行在TensorFlow或者Theano上。该库的开发重点在于实现快速实验。
这个深度学习库提供了几个特性，包括支持卷积网络和循环网络，允许简单快速的原型制作等等。
5 | Matplotlib
Matplotlib是一个全面的可视化库，用于在Python中创建静态、动画和交互式可视化。该库可以执行各种功能，例如开发和发布高质量的图形，导出和嵌入到各种文件格式和交互式环境中，等等。
链接：https://matplotlib.org
6 | OpenCV
OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库，专注于实时应用。该库采用模块化结构，包括数百种计算机视觉算法。OpenCV包括图像处理、文章分析、2D特征帧、目标检测、摄像机标定、三维重建等模块。
链接：https://opencv.org
7 | Pytessarct
Pytessarct或Python-tesseract是Python语言中的光学字符识别(OCR)工具。这个工具是谷歌的Tessera CCOCR引擎，可以帮助识别和读取图像中嵌入的文本。
该工具还可以作为tesseract的独立调用脚本，可以读取Pillow和Leptonica图片库支持的所有图像类型，包括jpeg、png、gif、bmp、tiff等。
链接：https://pypi.org/project/pytesseract/
8 | PyTorchCV
PyTorchCV是一个基于pytorch的计算机视觉任务框架。这个框架是一套图像分类、分割、检测和姿态估计模型。这个框架有很多实现模型，包括alexnet、resnet、resnext、金字塔id net、sparsenet、drn-c/drn-d等等。
链接：https://pypi.org/project/pytorchcv/
9 | Scikit-Image
Scikit-Image是一个流行的开源Python库，它包含了一组用于图像处理的算法。这基本上是一个SciPy图像处理工具箱。Scipy.n image用Python语言提供了一套通用的图像处理例程。这个图像处理库提供了一个用Python编程语言编写的文档齐全的API，并实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用程序。
链接：https://scikit-image.org
10 |简单CV
SimpleCV是一个流行的机器视觉框架，用于构建计算机视觉应用。这个库是用Python写的，有助于访问几个高性能的计算机视觉库，比如OpenCV。
该框架是可用于开发vision应用程序的库和软件的集合。它为摄像、图像处理、特征提取和格式转换提供了一个简洁易读的界面。它还允许用户使用来自网络摄像头、Kinect、FireWire和IP摄像头或手机的图像或文章流。
标签：图像库Python