用于计算机视觉的最佳 Python 库取决于您的具体需求，但 OpenCV（开源计算机视觉库）是使用最广泛且功能最全面的选择。OpenCV 提供了一套全面的工具，用于图像和视频处理、对象检测、相机校准等。它针对性能进行了优化，许多核心函数用 C++ 编写并为 Python 封装，使其适合实时应用程序。例如，您可以使用 OpenCV 使用预先训练的 Haar 级联来检测视频流中的人脸，或者使用 Canny 算法执行边缘检测，只需几行代码即可。其广泛的文档和庞大的社区使其易于初学者和专家使用。
Pillow、scikit-image 或深度学习框架（例如，PyTorch、TensorFlow）等替代方案适用于范围更窄的用例。 Pillow 对于调整大小或转换图像格式等基本任务更简单，但缺乏高级计算机视觉功能。 Scikit-image 专注于分割、过滤和几何变换的算法，但没有针对速度进行优化。深度学习框架擅长使用神经网络进行图像分类或对象检测等任务，但需要更多设置。例如，使用 PyTorch 训练自定义对象检测器涉及定义模型架构和管理数据集，这对于简单的项目来说是多余的。 OpenCV 通过提供传统的 CV 方法以及通过其 DNN 模块与深度学习模型集成来弥合这些差距，该模块支持从 TensorFlow 等框架加载模型。
最终的选择取决于您项目的范围。如果您需要实时性能、广泛的功能和易用性，OpenCV 是默认选择。例如，构建监控系统的开发人员可能会使用 OpenCV 进行运动检测，然后集成 PyTorch 模型以识别特定对象。如果您的工作围绕深度学习展开，则将 OpenCV 用于预处理（例如，裁剪、规范化）与 PyTorch 用于推理是很常见的。像 Albumentations 这样的库专门用于增强 ML 管道的训练数据，但不能替代通用工具。始终从 OpenCV 开始执行基本任务，然后根据需要分层添加其他库。