21世纪的我们在生活中什么都可以缺少，但是就是不能缺少手机，手机已经成我们安全的来源了。在手机里有着我们各种各样的数据和资料，这些海量的数据和资料都是通过图像处理来形成的，如果说想要运行它的话就得要处理这些图像，那么处理python图片的工具有哪些呢?
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。
scikit-image作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到。主要应用于图像过滤，使用match_template函数进行模板匹配。
2、PIL
PIL (Python Imaging Library)是一个免费的Python编程语言库，它增加了对打开、处理和保存许多不同图像文件格式的支持。然而，它的发展停滞不前，其一次更新还是在2009年。幸运的是， PIL有一个正处于积极开发阶段的分支Pillow，它非常易于安装。Pillow能在所有主要操作系统上运行并支持Python 3。该库包含基本的图像处理功能，包括点操作、使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。使用ImageFilter增强Pillow中的图像。
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。Scipy通过高斯滤波器进行模糊处理。
4、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”。即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试，而且摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源。
5、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。一般用Numpy来对图像进行脱敏处理。
6、OpenCV
OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用广泛的库之一 。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。
7、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。Pgmagick可以进行的图像处理活动不是很多，一般用于图像缩放或者边缘提取。
8、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，甚至具有小的依赖性。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。
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