对于想要踏入计算机视觉领域的人来说，了解以下Python库将大有裨益。

1. PIL/Pillow

PIL（Python Imaging Library）是一个通用且用户友好的库，提供丰富的函数集和对各种图像格式的支持。它允许用户打开、操作和保存多个图像文件格式，并执行基本的图像操作，如裁剪、调整大小、旋转和更改颜色。Pillow还可以添加文字和形状，为视觉效果提供简单注释。它也是torchvison使用的图像处理库，功能强大且易于使用。

2. OpenCV（OpenSource Computer Vision Library）

OpenCV无疑是图像处理最流行的库之一。由英特尔开发，它在计算机视觉领域得到了广泛应用。它支持大量与计算机视觉和机器学习相关的算法，有助于理解视觉数据并做出见解。OpenCV还针对实时应用进行了高度优化，使其成为视频监控、自动驾驶和高级机器人的理想选择。OpenCV功能丰富，处理速度优于Pillow，对于速度要求高的场景尤为推荐。需要注意的是，OpenCV读取图像通道为BGR，而其他库为RGB，混合使用时需要进行转换。

3. Mahotas

Mahotas包含用于图像处理和计算机视觉的函数集，主要以高性能C++完成，并利用多线程实现极快的速度。它包括各种形态操作，如侵蚀、扩张和连接成分分析，这些操作是图像二值化、去噪和形状分析等任务的基础。Mahotas的API更简单、更友好，学习曲线比OpenCV更缓和，但在速度方面不相上下。

4. Scikit-Image

Scikit-Image基于Scikit-Learn机器学习库构建，扩展了其功能，包括更高级的图像处理能力。对于已经在使用Scikit进行机器学习的用户，可以使用Scikit-Image。它提供全面的图像处理算法，支持图像分割、几何变换、色彩空间操作和过滤。不同于其他库，Scikit-Image支持多维图像，对于涉及视频或医学成像的任务很有帮助。它可与NumPy和SciPy等其他Python科学库无缝集成。

5. TensorFlow Image

TensorFlow Image是TensorFlow的模块，支持图像解码、编码、裁剪、调整大小和转换。它可利用TensorFlow的GPU支持，为大型数据集提供更快的图像处理。对于使用TensorFlow的用户，可以使用TensorFlow Image作为训练管道的一部分。

6. PyTorch Vision

类似于TensorFlow Image，PyTorch Vision是PyTorch生态系统的一部分，主要用于与图像处理相关的机器学习任务。

7. SimpleCV

SimpleCV建立在OpenCV、PIL和NumPy之上，为用户提供了一组简单而强大的函数和工具，用于加载、处理和分析图像。SimpleCV旨在使计算机视觉技术更易于初学者和非专业人士使用。它提供了简单的API，隐藏了底层复杂性，使用户能够快速实现常见的计算机视觉任务。但目前官方维护较少，可能面临停滞风险。

8. Imageio

Imageio是一个用于读取和写入多种图像格式的Python库。它提供了简单而强大的接口，可以读取数十种图像格式，如PNG、JPEG和TIFF。它还可以将图像保存为各种格式，包括支持动画的格式，如GIF和MP4。Imageio与其他Python库（如NumPy和Scikit-Image）无缝集成，使其成为图像处理工作流程中的宝贵工具。

这些Python库为计算机视觉提供了丰富的功能和工具。根据不同的项目需求和偏好，选择合适的库将极大地提升开发效率和实现高质量的计算机视觉解决方案。

探讨最受欢迎的15顶级Python库

1 TensorFlow（贡献者：1757，贡献，Stars）

“TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。这种灵活的体系结构使用户可以将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU/GPU，而无需重写代码。 ”

GitHub 地址：

pandas（贡献者：1360，贡献，Stars ）

“pandas 是一个 Python 包，、供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在让”关系“或”标记“数据使用既简单又直观。它的目标是成为用 Python 进行实际，真实数据分析的基础高级构建块。”

GitHub 地址：

scikit-learn（贡献者：1218，贡献者，Stars ）

“scikit-learn 是一个基于 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的机器学习 Python 模块。它为数据挖掘和数据分析提供了简单而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，并可在各种环境中重复使用。

GitHub 地址：

PyTorch（贡献者：861，贡献，Stars）

“PyTorch 是一个 Python 包，提供两个高级功能：

具有强大的 GPU 加速度的张量计算（如 NumPy）

基于磁带的自动编程系统构建的深度神经网络

你可以重复使用自己喜欢的 Python 软件包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要时扩展 PyTorch。”

GitHub 地址：

Matplotlib（贡献者：778，贡献，Stars ：8362）

“Matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成各种可用于出版品质的硬拷贝格式和跨平台交互式环境数据。Matplotlib 可用于 Python 脚本，Python 和 IPython shell（例如 MATLAB 或 Mathematica），Web 应用程序服务器和各种图形用户界面工具包。”

GitHub 地址：

Keras（贡献者：856，贡者：4936，Stars ）

“Keras 是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上运行。它旨在实现快速实验，能够以最小的延迟把想法变成结果，这是进行研究的关键。”

GitHub 地址：

NumPy（贡献者：714，贡献，Stars：9010）

“NumPy 是使用 Python 进行科学计算所需的基础包。它提供了强大的 N 维数组对象，复杂的（广播）功能，集成 C / C ++ 和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能。

GitHub 地址：

SciPy（贡献者：676，贡献，Stars：5188）

“SciPy（发音为”Sigh Pie“）是数学、科学和工程方向的开源软件，包含统计、优化、集成、线性代数、傅立叶变换、信号和图像处理、ODE 求解器等模块。”

GitHub 地址：

Apache MXNet（贡献者：653，贡献：9060，Stars）

“Apache MXNet（孵化）是一个深度学习框架，旨在提高效率和灵活性，让你可以混合符号和命令式编程，以最大限度地提高效率和生产力。 MXNet 的核心是一个动态依赖调度程序，可以动态地自动并行化符号和命令操作。”

GitHub 地址：

Theano（贡献者：333，贡献，Stars ：8614）

“Theano 是一个 Python 库，让你可以有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它可以使用 GPU 并实现有效的符号区分。”

GitHub 地址：

Bokeh（贡献者：334，贡献，Stars ：8649）

“Bokeh 是一个用于 Python 的交互式可视化库，可以在现代 Web 浏览器中实现美观且有意义的数据视觉呈现。使用 Bokeh，你可以快速轻松地创建交互式图表、仪表板和数据应用程序。”

GitHub 地址：

XGBoost（贡献者：335，贡献：3557，Stars）

“XGBoost 是一个优化的分布式梯度增强库，旨在变得高效、强大、灵活和便携。它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost 提供了梯度提升决策树（也称为 GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题，可以在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行相同的代码，并可以解决数十亿个示例之外的问题。”

GitHub 地址：

Gensim（贡献者：301，贡献：3687，Stars ：8295）

“Gensim 是一个用于主题建模、文档索引和大型语料库相似性检索的 Python 库，目标受众是自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）社区。”

GitHub 地址：

Scrapy（贡献者：297，贡献：6808，Stars ）

“Scrapy 是一种快速的高级 Web 爬行和 Web 抓取框架，用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据。它可用于从数据挖掘到监控和自动化测试的各种用途。”

GitHub 地址：

Caffe（贡献者：270，贡献：4152，Stars ）

“Caffe 是一个以表达、速度和模块化为基础的深度学习框架，由伯克利人工智能研究（BAIR）/ 伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。”

GitHub 地址：

以上就是2018年最受欢迎的15个库了，不知有没有你的菜喔！希望本文对所列出的库对你有所帮助！

python能做什么游戏

贪吃蛇贪吃蛇-经典街机游戏。 使用箭头键导航并吃绿色食品。 每次食用食物，蛇就会长出一段。 避免自己进食或出界！吃豆子吃豆子–经典街机游戏。 使用箭头键导航并吃掉所有白色食物。 提防漫游迷宫的红色幽灵。 Pygame：它是一组Python模块，用来编写游戏，可支持Python7，游戏例子有：纸牌游戏、超级马里奥、击球等多种游戏。 作用如下：可以从事数据分析工作：python所拥有完整的生态环境，非常适合进行数据分析处理工作，比如，“大数据”分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过python中的模块来完成。 Python入门拼图小游戏简单介绍：将图像分为m×n个矩形块，并将图像右下角的矩形块替换为空白块后，将这些矩形块随机摆放成原图像的形状。 魔兽世界、坦克世界，星战前夜，文明帝国4，战地风云2是用Python编写的。 Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 比较大型的，使用Python的游戏有两个，一个是《EVE》，还有一个是《文明》。 但这仅仅是个例，没有广泛意义。 一般来说，用来做游戏的语言，有两种。 一是C++。 一是C#。