10个流行的Python库平台
作为开发人员喜爱的语言之一，python以其丰富的社区可用工具和库而闻名。我们列出了开发人员可以用于计算机视觉10个流行的python库或平台，以帮助开发人员自动化开发任务，其中包括检测和可视化。
1 | fastai
fastai是一个深度学习库，它提供高级组件，可以在标准深度学习领域快速、轻松地提供最先进的结果。它还为研究人员提供了可以混合和匹配的低层次组件，以建立新的方法。
fastai包括各种特性，比如一个gpu优化的计算机视觉库，它可以在纯python中扩展，一个新的python类型分派系统以及一个用于张量的语义类型层次结构等等。
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，以及一个全面和优化的功能范围的2d和3d图像处理。
ipsdk自动调整自己以适应处理器的体系结构和能力。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，包括一系列opencv +方便的功能，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：https://www.pyimagesearch.com/2015/02/02/just-open-sourced-personal-imutils-package-series-opencv-convenience-functions/
4 | keras
keras是用python编写的高级神经网络库，能够运行在tensorflow或theano之上。该库的开发重点是实现快速实验。
这个深度学习库提供了几个特性，包括对卷积网络和循环网络的支持，允许简单和快速的原型化等等。
5 | matplotlib
matplotlib是一个全面的可视化库，用于用python创建静态、动画和交互式可视化。该库可以执行各种功能，比如开发发布质量的图形、导出和嵌入到多种文件格式和交互环境中等等。
链接：https://matplotlib.org
6 | opencv
opencv是一个流行的、开源的计算机视觉库，专注于实时应用程序。该图书馆采用模块化结构，包括数百种计算机视觉算法。opencv包括图像处理、视频分析、二维特征框架、物体检测、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语言的光学字符识别(ocr)工具。这个工具是谷歌的tesseracc – ocr引擎的包装器，可以帮助识别和读取嵌入在图像中的文本。
该工具还可以作为tesseract的独立调用脚本使用，可以读取pillow和leptonica图像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。该框架是一个集合的图像分类，分割，检测和姿态估计模型。在这个框架中有很多实现的模型，包括alexnet, resnet, resnext, pyramid idnet, 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。它基本上是一个scipy的图像处理工具箱。建在scipy.n图像以python语言提供一组通用的图像处理例程。这个图像处理库以python编程语言提供了一个文档完善的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 | simplecv
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编写的，有助于访问几个高性能计算机视觉库，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。它为相机、图像处理、特征提取和格式转换提供了简洁、可读的界面。它还允许用户使用来自网络摄像头、kinect、firewire和ip摄像头或移动电话的图像或视频流。
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1 | fastai
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fastai包括各种特性，比如一个gpu优化的计算机视觉库，它可以在纯python中扩展，一个新的python类型分派系统以及一个用于张量的语义类型层次结构等等。
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，以及一个全面和优化的功能范围的2d和3d图像处理。
ipsdk自动调整自己以适应处理器的体系结构和能力。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，包括一系列opencv +方便的功能，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：https://www.pyimagesearch.com/2015/02/02/just-open-sourced-personal-imutils-package-series-opencv-convenience-functions/
4 | keras
keras是用python编写的高级神经网络库，能够运行在tensorflow或theano之上。该库的开发重点是实现快速实验。
这个深度学习库提供了几个特性，包括对卷积网络和循环网络的支持，允许简单和快速的原型化等等。
5 | matplotlib
matplotlib是一个全面的可视化库，用于用python创建静态、动画和交互式可视化。该库可以执行各种功能，比如开发发布质量的图形、导出和嵌入到多种文件格式和交互环境中等等。
链接：https://matplotlib.org
6 | opencv
opencv是一个流行的、开源的计算机视觉库，专注于实时应用程序。该图书馆采用模块化结构，包括数百种计算机视觉算法。opencv包括图像处理、视频分析、二维特征框架、物体检测、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语言的光学字符识别(ocr)工具。这个工具是谷歌的tesseracc – ocr引擎的包装器，可以帮助识别和读取嵌入在图像中的文本。
该工具还可以作为tesseract的独立调用脚本使用，可以读取pillow和leptonica图像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。该框架是一个集合的图像分类，分割，检测和姿态估计模型。在这个框架中有很多实现的模型，包括alexnet, resnet, resnext, pyramid idnet, sparsenet, drn-c/drn-d等等。
链接：https://pypi.org/project/pytorchcv/
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10 | simplecv
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该框架是可用于开发vision应用程序的库和软件的集合。它为相机、图像处理、特征提取和格式转换提供了简洁、可读的界面。它还允许用户使用来自网络摄像头、kinect、firewire和ip摄像头或移动电话的图像或视频流。
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