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数据已经成为人们的重要资产，大数据是当前的热门话题，帮助企业将其转化为业务发展的核心竞争力。在大数据中，图像是一个重要的组成部分。并且，在我们使用它们之前，我们必须对这个数字图像进行处理、分析和操作，以提高其质量或提取一些可用的信息。
常见的图像处理任务包括显示；裁剪、翻转、旋转等基本操作；图像分割、分类和特征提取；图像恢复和图像识别。作为当今最流行的人工智能编程工具，它是此类图像处理任务的绝佳选择，并在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具。
下面将为您推荐10个最常用的图像处理任务库。该库提供了一种简单直观的方法来转换图像和理解底层数据。
1.-图像
-image是一个与NumPy链表一起使用的开源包。它实现了用于研究、教育和行业应用的算法和实用程序。这是一个相当简单明了的库，尽管不熟悉生态系统的人也可以轻松使用它。其代码质量很高，经过多次同行评审开源图片管理软件，并由活跃的志愿者社区编写。
2.NumPy
NumPy是的核心库之一，并提供对链表的支持。图像本质上是包含数据点像素的标准NumPy链表。因此，通过使用基本的NumPy操作（例如切片、遮罩和花式索引），您可以更改图像的像素值。您可以加载图像并使用显示。
