Scipy---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 |
重点学习：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；
后续将针对形态学图像处理进行介绍：