Python数据工具箱—图像和视频处理库

图像处理和视频处理主要适用于基于图像的操作、处理、分析和挖掘,如人脸识别、图像识别、目标跟踪、图像理解等。

/函数 描述 推荐度
PIL [第三方库]PIL是一个常用的图像读取、处理和分析的库,提供了多种数据处理、变换的操作方法和属性 ★★
OpenCV [第三方库]OpenCV是一个强大的图像和视频工作库。它提供了多种程序接口,支持跨平台(包括移动端)应用。OpenCV的设计效率很高,它以优化的C / C ++编写,库可以利用多核处理。除了对图像进行基本处理外,还支持图像数据建模,并预制了多种图像识别引擎,如人脸识别 ★★★
scikit-image [第三方库] scikit-image(也称skimage)是一个图像处理库,支持颜色模式转换、滤镜、绘图、图像处理、特征检测等多种功能 ★★
imageop [Python标准库] Python自带的函数,对图像基本操作,包括裁剪、缩放、模式转换
colorsys [Python标准库] Python自带的函数,实现不同图像色彩模式的转换
imghdr [Python标准库] Python自带的函数,返回图像文件的类型

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14个数据分析与挖掘主题
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本书主要基于Python实现,其中主要用到的计算库是numpy、pandas和sklearn,其他相关库还包括:
  • 标准库:re、time、datetime、json、 base64、os、sys、cPickle、tarfile
  • 统计分析:Statsmodels
  • 中文处理:结巴分词
  • 文本挖掘:Gensim
  • 爬虫和解析:requests、Beautiful Soup、xml
  • 图像处理:OpenCV和PIL
  • 数据读取:xlrd、pymongo、mysql.connector
  • 数据预处理:imblearn
  • 展示美化类:Matplotlib、graphviz、prettytable、wordcloud、mpl_toolkits、pydotplus
如果你对以下内容感兴趣,那么本书将值得一看:
  • KMeans聚类的自动K均值的确立方法
  • 基于软方法的多分类模型组合评估模型的应用
  • 基于自动下探(下钻、细分)的应用
  • 基于增量学习的多项式贝叶斯分类
  • pipeline管道技术的应用
  • 基于超参数的自动参数值的优化方法
  • 特征自动选择
  • 文本分类、文本主题挖掘
  • 基于自动时间序列ARIMA的P、D、Q的调整
  • python决策树规则输出
  • 基于自定义图像的文本标签云
  • 非结构化数据,例如图像、音频、文本等处理
  • 对象持久化处理
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