在Python中，常用的图像处理工具有很多，以下是一些常见的和推荐的工具：
- OpenCV：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是最流行的计算机视觉库之一，它包含大量的图像处理函数，包括滤波、特征检测、图像分割、对象跟踪等。OpenCV不仅支持Python，还支持多种其他语言，并且有一个活跃的开发者社区。
- Pillow（PIL的分支）：Pillow是Python Imaging Library（PIL）的一个分支，它提供了丰富的图像处理功能，如图像格式转换、缩放、旋转、裁剪等。此外，Pillow还支持添加文字、形状和滤镜效果等，是开发人员处理图像的基本工具。
- scikit-image：scikit-image是一个基于SciPy的图像处理库，它提供了大量的算法和实用工具，用于图像过滤、分割、特征检测等。scikit-image的代码质量高，文档丰富，易于使用，是科学研究和工业应用中的常用工具。
- NumPy：虽然NumPy本身不是专门的图像处理库，但它为数组操作提供了强大的支持，因此常用于图像处理中。通过NumPy，你可以轻松地对图像进行切片、掩膜操作，以及应用各种数学运算和变换。
- SciPy：SciPy是另一个用于科学计算的Python库，它包含了许多用于图像处理的函数和模块，如信号处理、优化、线性代数等。SciPy的ndimage子模块提供了许多用于n维数组（包括图像）的函数。
除了上述提到的工具外，还有一些其他的库也值得一试，如SimpleITK（用于医学图像处理）、mahotas（专注于计算机视觉任务）等。
需要注意的是，每个工具都有其独特的特点和适用场景，因此在选择使用哪个工具时，应根据具体的图像处理需求和项目要求进行考虑。同时，建议查阅相关的文档和教程，以更好地了解这些工具的使用方法和功能。
