# 画像処理ライブラリの比較
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## 1. pythonの画像処理ライブラリの比較
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##### opencv-python(CV領域で一番使われている)
- 計算速度が早い（C++）
- 画像処理、映像分析、目標追跡、特徴抽出、機械学習
- 一部のモジュールはopencv-contrib-pythonにある
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##### PIL/Pillow
- 軽い、使いやすい
- PIL: 2009以降更新停止（python3対応してない）
- pillow: PILの後継、python３対応かつ機械学習できる
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##### scikit-image(skimage)
- anacondaと相性がいい
- docが充実
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##### SciPy
- 基本的な画像処理
- 計算が強い
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##### (その他: simpleCV, Mahotas, SimpleITK, pgmagick)
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## 2. 使い方に関する注意点
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### RGB画像の色チャンネル
- BGRの順序
- opencv (only)
- RGB
- PIL/Pillow、scikit-image(skimage)、SciPy...
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#### pythonでopencvで読み込んだ画像を表示するとき
img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
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### 画像のサイズ表示
#### (Height, Width, Channel)
- opencv, scikit-image(skimage)、SciPy...
```python
img.shape
```
#### (Width, Heigh)
- PIL/Pillow
```python
img.size
```
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#### opencv
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#### PIL/Pillow
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### まとめ
- 画像系のライブラリについて、opencvがお勧め
- 他のライブラリを利用するとき、色のチャンネルと画像サイズの順番をちゃんと確認すること
- imshow - 色チャンネル
- resize - (h,w)/(w,h)
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