当在处置惩罚数学及画图或在图象上描点、画直线、曲线时，Matplotlib是一个很好的画图库，它比PIL库供应了更有力的特征。
NumPy库、是Python的另一个中心数据科学模块（就像NumPy），可用于基础的图象处置惩罚和处置惩罚使命。（引荐进修：Python视频教程）
SciPy库是Python中的中心库之一，并为数组供应支撑。图象本质上是包括数据点像素的规范NumPy数组。
在此重要引见最经常运用的PIL库。
PIL（Python Imaging Library，图象处置惩罚库）供应了通用的图象处置惩罚功用，以及大批有效的基础图象操纵。PIL库已集成在Anaconda库中，引荐运用Anaconda，简朴轻易，经常运用库都已集成。
实例：
from PIL import Image
from pylab import *
# 增加中文字体支撑
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
figure()
pil_im = Image.open('E:\python\Python Computer Vision\Image data\empire.jpg')
gray()
subplot(121)
title(u'原图',fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)
pil_im = Image.open('E:\python\Python Computer Vision\Image data\empire.jpg').convert('L')
subplot(122)
title(u'灰度图',fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)
show()
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