Python 中的图像处理涉及使用编程技术来操作或分析数字图像。它通常依赖于 Pillow、OpenCV 和 scikit-image 等库来执行滤波、调整大小、边缘检测和颜色调整等任务。Python 的简洁性及其广泛的库支持使其适用于从基本操作（如裁剪图像）到高级计算机视觉应用（如对象检测）的任务。例如，Pillow 提供了直接的方法来打开、修改和保存 JPEG 或 PNG 等格式的图像，而 OpenCV 则为实时图像分析提供了优化的工具。
一个常见的用例是调整图像属性。使用 Pillow，您可以使用 Image.open('photo.jpg') 加载图像，使用 thumbnail((100, 100)) 调整其大小，并保存结果。对于更复杂的操作，OpenCV 的 cv2.Canny() 函数通过分析像素强度梯度来检测边缘。Python 还与 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习库集成，从而实现图像分类等任务。例如，一个脚本可以通过标准化像素值或应用数据增强（例如，旋转或翻转图像）来预处理数千张训练图像，以提高模型准确性。
Python 中图像处理的工作流程通常遵循三个步骤：加载图像、应用转换以及保存或分析输出。开发者经常使用 NumPy 数组来表示图像，这允许进行高效的数学运算。例如，通过使用 NumPy 对 RGB 通道求平均值，可以将彩色图像转换为灰度图像。挑战包括高效处理大型数据集以及确保图像格式之间的兼容性。然而，Python 的生态系统通过 Dask 用于并行处理或 imageio 用于统一 I/O 操作等工具简化了这些任务。这种灵活性使 Python 成为原型开发和部署图像处理解决方案的实用选择。