Статья представляет собой обзор наиболее популярных Python-библиотек, предназначенных для простого и понятного преобразования изображений (image). Вряд ли кто-нибудь будет спорить, что современный мир заполнен огромными объемами данных, причем существенная часть этих данных — изображения. Но чтобы работать с image, картинку надо сначала обработать. Под обработкой в данном случае подразумевается процесс анализа и технических операций, производимых с цифровым изображением в целях улучшения качества image либо извлечения информации, необходимой для последующего применения. Общие задачи следующие: кадрирование,отражение,сегментация,вращение,классификация,восстановление,извлечение признаков,распознавание.…