计算机视觉工程师必须熟悉的10个Python库！

计算机视觉正在快速发展，保持领先地位意味着掌握正确的工具。到 2025 年，这些 Python 库将在计算机视觉领域占据主导地位，为实时应用程序、深度学习和生产级管道提供支持。
无论您是初学者还是高级工程师，本指南都涵盖了您今天应该使用的基本库。
1. OpenCV
重要性：图像处理和计算机视觉的基础
使用案例：图像过滤、轮廓检测、面部跟踪、摄像头流
主要特点： - 使用 C++ 后端进行实时处理 - DNN 模块支持 ONNX/TF/Caffe 模型 - 非常适合传统的 CV 管道

2. scikit-image
重要性：干净、兼容 numpy 的图像处理
使用案例：分割、过滤、形态学、特征检测
主要特点： - 易于用于学术和原型级任务 - 与 SciPy、NumPy 和 Matplotlib 完美集成
3. PyTorch / torchvision
重要性：CV 深度学习核心
使用案例：训练自定义模型、迁移学习、图像分类、对象检测
主要特点： - 轻松定制模型 - 对 GPU 的原生支持 - 提供预训练模型、数据集和转换torchvision

4. Ultralytics（YOLO 模型）
重要性：几行代码即可实现最先进的目标检测
使用案例：对象检测、实例分割、跟踪
主要特点： - CLI + Python API - 导出到 ONNX、TFLite、CoreML - 实时性能
5. MediaPipe
重要性： 最适合实时姿势、手部、面部和整体跟踪
使用案例：手势检测、面部网格、身体跟踪、手部特征点
主要特点： - 由 Google 构建 - 跨平台（桌面、移动、Web）
6. InsightFace
重要性：尖端的人脸识别和反欺骗
使用案例：人脸匹配、活体检测、特征提取
主要特点： - 支持 ArcFace、MagFace 和其他 SOTA 模型 - 在不受约束的环境中具有高精度
7. Albumentations
重要性：行业标准图像增广库
使用案例：用于训练稳健性的数据增强
主要特点： - 超快（OpenCV 后端） - 支持边界框和分割掩码转换
8. Timm（PyTorch 图像模型）
重要性：访问数百个预训练的深度学习模型
使用案例：图像分类、检测/分割的主干
主要特点： - 即插即用模型加载 - 跨不同架构的一致 API
9. MMDetection / Detectron2
重要性：企业级对象检测框架
使用案例：自定义训练、分割、全景检测
主要特点： - 配置驱动的管道 - 支持数十种模型（FasterRCNN、MaskRCNN、CascadeRCNN）- 非常适合大型项目
10. Supervision（由 Roboflow 提供）
重要性：可视化、注释解析、对象跟踪
使用案例：带注释的 CV 管道、模型调试
主要特点： - 图像 + bbox 绘制变得简单 - 跟踪和注释兼容性（YOLO、COCO、PascalVOC）