我最近回到图像处理。我之前使用的大部分内容都是Matlab。我想切换到更方便和开放的语言。
在使用了Python库PIL并且痛苦地理解它内置了只有3x3和5x5过滤器内核后，我决定在这里询问是否有人知道好的图像处理库。
现有的图像处理库（任何语言）是什么？ 他们是快/成熟还是处于早期阶段？
答案 0 :(得分：12)
OpenCV是C中非常快速和成熟的一个。不好的一面是它不是面向对象的，这不是我认为的标准之一。包括连接组件分析等许多功能。
JAI（Java高级成像）快速且非常成熟，也是面向对象的。使用此库可能需要一点热身。但功能强大且易于管理。
如果您打算为OpenCV进行一些学术研究或原型设计，如果您的目标是开发商业或大型软件，我推荐JAI。
<强>更新
OpenCV现在有C ++和Python API。我已经使用OpenCV C ++ 3周了，API比C API更好。 OpenCV更稳定，社区也在增长。在OpenCV中有很多可以使用的高级算法。值得考虑。
答案 1 :(得分：6)
我很惊讶没有人提到ImageMagick。它是一个非常流行的开源图像处理库，它们几乎可以用于任何语言的绑定。
答案 2 :(得分：4)
查看python Scipy library 。它是python中的开源快速n维数组操作库。它拥有所有基本的图像处理工具：
它没有Matlab图像处理工具箱的所有更高级的功能。但是，正如Vereb所说，其中很多都可以在ITK中找到（也有python风格）。
就像你一样，我想从matlab到像python这样的动态语言。就像你一样，当我意识到它只是python中的ImageMagick时，我对PIL很失望。您仍然需要使用PIL来读取/写入图像。
使用python获取Numpy/Scipy，Matplotlib和Spyder获得类似Matlab的图像处理体验。所有这些以及更多内容都方便地打包在Python(X,Y)仅用于Windows。
答案 3 :(得分：3)
Intel Performance Primitives非常快速且非常成熟。大多数功能都是低级的，包括线性滤波器，算术运算，FFT，小波，几何变换（......），但它也包含一些高级算法，例如：用于修复或分割。它非常快，并且有很好的文档记录。我肯定会推荐它用于商业开发（不确定是否有开源许可证）。
答案 4 :(得分：2)
据我所知，ITK用于医学成像：
http://www.itk.org
答案 5 :(得分：2)
OpenCV有python绑定http://opencv.willowgarage.com - 就像Vereb提到的那样，ITK也是一流的。
答案 6 :(得分：2)
正如有人提到的，您可以使用ITK，它可以与VTK一起用作可视化工具包。您将发现的唯一问题是，如果您要使用他们的python包装器，它们不是很容易构建（如果您尝试构建第三方开源项目wrapITK，则会更加困难）。
但你可以使用python（x，y），它带有所有这些工具（以及更多）在开箱即用和python中运行： http://www.pythonxy.com
希望它有所帮助。
答案 7 :(得分：0)
GDAL充当different image formats的成熟代理。多种语言的绑定，包括Python