PIL ：python 图像处理库
Scipy库简介
Scipy---建立在Numpy之上，是一个用于数学/科学/工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。
模块名 | 应用领域 | 模块名 | 应用领域 |
scipy.cluster | 向量计算/Kmeans | scipy.odr | 正交距离回归 |
scipy.constants | 物理和数学常量 | scipy.optimize | 优化 |
scipy.fftpack | 傅立叶变换 | scipy.signal | 信号处理 |
scipy.integrate | 积分程序 | scipy.sparse | 稀疏矩阵 |
scipy.interpolate | 插值 | scipy.spatial | 空间数据结构和算法 |
scipy.io | 数据输入输出 | scipy.special | 一些特殊的数学函数 |
scipy.linalg | 线性代数程序 | scipy.stats | 统计 |
scipy.ndimage | n维图像包 | scipy.miisc | 图像的读取保存 |
注：Scipy.ndimage---Multi-dimensional image processing(多维图像处理包)----该包包含用于多维图像处理的各种功能。其中包括以下几个模块：
- Filters：过滤器
- Fourier filters：傅里叶滤波器
- Interpolation：图像的插值、旋转以及仿射变换
- Measurements：图像相关信息的测量
- Morphology：形态学图像处理
scipy.ndimage只提供了一些基础的图像处理功能。还有一些更强大的图像处理库。例如：更大的图像处理库如下：
- Opencv：它是使用C/C++开发的计算机视觉库；
- SimpleCV：对多个计算机视觉库进行包装，提供了一套更方便、统一的Python调用接口；
- scikit-image：采用Python开发的图像处理库，高速运算部分多采用Cython编写；
- Mahotas：采用Python和C++开发的图像处理库；
getcwd
函数名称：getcwd()会将当前工作目录的绝对路径复制到参数buffer所指的内存空间中,参数maxlen为buffer的空间大小。
函数原型：char *getcwd( char *buffer, int maxlen );
功 能：获取当前工作目录
参数说明：getcwd()会将当前工作目录的绝对路径复制到参数buffer所指的内存空间中,参数maxlen为buffer的空间大小。
返 回 值：成功则返回当前工作目录，失败返回 FALSE。
在某些 Unix 的变种下，如果任何父目录没有设定可读或搜索模式，即使当前目录设定了，getcwd()还是会返回 FALSE。有关模式与权限的更多信息见 chmod()。
头文件：unistd.h（windows下为direct.h）
