OpenCV、Pillow 和 scikit image
OpenCV（OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现，可以处理各种图像和视频数据。
异同点
跨平台性： OpenCV 支持多种操作系统，包括 Windows、Linux 和 macOS。
功能丰富： 提供了许多图像处理算法和工具，如图像变换、特征检测、图像分割等。
性能高效： 使用 C/C++ 实现，具有较高的性能和效率。
社区支持： 拥有庞大的开发者社区，提供了大量的文档和示例代码。
示例代码：
python
import cv2
读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
将图像转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
显示图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Pillow（Python Imaging Library）
Pillow 是 Python 的图像处理库，提供了图像打开、保存、处理等功能，易于使用。
异同点：
简单易用： Pillow 提供了直观的 API，易于学习和使用。
功能全面： 支持图像的基本处理操作，如缩放、裁剪、旋转等。
支持多种图像格式： 能够处理各种常见的图像格式，如 JPEG、PNG、BMP 等。
Pythonic： 与 Python 的标准库很好地集成在一起，符合 Python 的编程习惯。
示例代码：
python
from PIL import Image
打开图像
image = Image.open('image.jpg')
将图像转换为灰度图
gray_image = image.convert('L')
显示图像
image.show()
gray_image.show()
scikit image
scikit image 是基于 SciPy 开发的图像处理库，提供了丰富的图像处理算法和工具。
异同点：
科学计算库支持： 基于 SciPy 和 NumPy，提供了高效的科学计算功能。
专注于图像处理： 提供了许多专业的图像处理算法和工具，如滤波、边缘检测、形态学操作等。
易于学习和使用： 提供了清晰的文档和示例代码，方便用户学习和使用。
适用于科学计算和研究： 支持图像处理的各种科学计算和研究应用。
示例代码：
python
from skimage import io, color
读取图像
image = io.imread('image.jpg')
将图像转换为灰度图
gray_image = color.rgb2gray(image)
显示图像
io.imshow(image)
io.imshow(gray_image)
io.show()