当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
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等。Python之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免费提供许多最先进的图像处理工具。
让我们看一下用于图像处理任务的一些常用Python库。
1. scikit Image
scikit-image是一个基于numpy数组的开源Python包。 它实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用程序。 即使是对于那些刚接触Python的人，它也是一个相当简单的库。 此库代码质量非常高并已经过同行评审，是由一个活跃的志愿者社区编写的。
使用说明文档：
https://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html
用法举例：图像过滤、模版匹配
可使用“skimage”来导入该库。大多数功能都能在子模块中找到。
模版匹配（使用match_template函数）
gallery上还有更多例子。
https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/
2. Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一，支持数组结构。 图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。 因此，通过使用基本的NumPy操作——例如切片、脱敏和花式索引，可以修改图像的像素值。 可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示。
使用说明文档：
http://www.numpy.org/
用法举例：使用Numpy来对图像进行脱敏处理
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