Python könyvtárak
A 10 legjobb képfeldolgozó könyvtár a Pythonban
Tartalomjegyzék
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2022/05/Image-Processing-Python-Libraries.png)
Az adatok a mai digitális korban a vállalkozások legértékesebb erőforrásai, és ezen adatok nagy része képekből áll. Az adattudósok feldolgozhatják ezeket a képeket, és betáplálhatják őket gépi tanulási (ML) modellekbe, hogy mélyreható betekintést nyerjenek a vállalkozás számára.
A képfeldolgozás az a folyamat, amikor a képeket digitális formákká alakítják, mielőtt speciális műveleteket hajtanának végre rajtuk, amelyek értékes információkat szolgáltatnak.
A képfeldolgozásnak néhány fő típusa van:
- Megjelenítés: A képen nem látható tárgyakat észleli
- Elismerés: A képen lévő tárgyak észlelése
- Élezés és helyreállítás: Az eredeti képek javítva vannak
- Mintafelismerés: A képen látható minták mérve vannak
- Letöltés: Keressen egy nagy adatbázisban az eredetihez hasonló képeket
Ha egy vállalkozás úgy dönt, hogy képfeldolgozást alkalmaz, számos lehetséges alkalmazási lehetőség adódik. Például a képfeldolgozást gyakran használják az orvosi kutatásban és pontos kezelési tervek kidolgozására. Használható továbbá a kép sérült részeinek helyreállítására és rekonstruálására, vagy arcfelismerésre.
Ennek a nagy mennyiségű adatnak a gyors és hatékony feldolgozása érdekében az adatkutatóknak képfeldolgozó eszközökre kell támaszkodniuk a gépi tanuláshoz és a mély tanulási feladatokhoz. A legnépszerűbb képfeldolgozó könyvtárak közül sokat a Pythonban használnak.
Vessünk egy pillantást a Python 10 legjobb képfeldolgozó könyvtárára:
1. OpenCV
A listánk élén az OpenCV található, amely egy nyílt forráskódú könyvtár, amelyet az Intel fejlesztett ki és adott ki 2000-ben. Az OpenCV-t gyakran használják olyan számítógépes látási feladatokhoz, mint az arcfelismerés, tárgyfelismerés, arcfelismerés, képszegmentálás és még sok más.
A C++ nyelven írt OpenCV Python-burkolóval is rendelkezik, és a NumPy, a SciPy és a Matplotlib mellett használható. Az OpenCV egyik legjobb tulajdonsága, hogy a számítógépes képtár folyamatosan fejlődik a Githubon található számos közreműködőnek köszönhetően.
A képfeldolgozó könyvtár több mint 2,500 legmodernebb és klasszikus algoritmushoz biztosít hozzáférést. A felhasználók az OpenCV segítségével számos konkrét feladatot hajthatnak végre, mint például a vörös szem eltávolítása és a szemmozgások követése.
Íme az OpenCV néhány főbb pontja:
- Olyan nagy cégek használják, mint az IBM, a Google és a Toyota
- Algoritmikus hatékonyság
- Hatalmas hozzáférés az algoritmusokhoz
- Több interfész
2. Scikit-Image
Egy másik legnépszerűbb képfeldolgozó könyvtár a piacon a Scikit-Image, amelyet szinte minden számítógépes látási feladathoz használnak. A Scikit-Image részben Cython nyelven íródott, amely egy programozási nyelv, amely a Python szuperkészlete. Ez az egyedülálló szerkezet segít a jó teljesítmény elérésében.
A NumPy tömböket képobjektumként használó Scikit-Image számos különféle algoritmust kínál szegmentáláshoz, színtér-manipulációhoz, geometriai transzformációhoz, elemzéshez, morfológiához, jellemzők észleléséhez és még sok máshoz.
Íme néhány a Scikit-Image legfontosabb elemei közül:
- Nyílt forráskódú és könnyen használható
- Ingyenes, minimális jogi és engedélyezési korlátozásokkal
- Sokoldalú
- Valós alkalmazások, mint például a fogyasztói magatartás előrejelzése
3. SciPy
Az eredetileg matematikai és tudományos számításokhoz tervezett SciPy a scipy.ndimage almodul importálása révén a többdimenziós képfeldolgozás kiváló könyvtára. A SciPy funkciókat biztosít az n-dimenziós Numpy tömbök működéséhez.
Ez a képfeldolgozó könyvtár egy másik nagyszerű lehetőség, ha olyan alkalmazások széles skáláját keresi, mint a képszegmentálás, a konvolúció, a képek olvasása, az arcfelismerés, a funkciók kivonása stb.
Íme néhány a Scipy legfontosabb elemei közül:
- Magas szintű parancsok és osztályok az adatok megjelenítéséhez és kezeléséhez
- Nyílt forráskód
- Interaktív munkamenetek Pythonnal
- Osztályok, web és adatbázis rutinok párhuzamos programozáshoz
4. Mahotas
A Python másik legjobb képfeldolgozó könyvtára a Mahotas, amelyet eredetileg bioképinformatikára terveztek. A Mahotas lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kihasználják az olyan fejlett funkciók előnyeit, mint a helyi bináris minták és a haralick. A mahotas.features.haralick modulon keresztül 2D és 3D képeket is képes kiszámítani, és a képekből információkat nyer ki a fejlett képfeldolgozás érdekében.
A Mahotas számos népszerű funkcióval rendelkezik, mint például a vízválasztó, a konvex pontok számítása, a morfológiai feldolgozás és a sablonillesztés. Több mint 100 funkció áll rendelkezésre a számítógépes látási képességekhez.
Íme néhány a Mahotas főbb jellemzői közül:
- Több mint 100 funkció a számítógépes látáshoz
- Jellemzők
- 2D és 3D képeket számol
- Folyamatosan új funkciókkal bővítve
5. Párna/PIL
Egy másik nyílt forráskódú könyvtár a képfeldolgozási feladatokhoz, a Pillow a PIL (Python Imaging Library) továbbfejlesztett változata. A Pillow segítségével számos képfeldolgozási folyamatot hajthat végre, például pontműveleteket, szűrést és manipulációt.
A Pillow az egyik legnépszerűbb könyvtár a képek kezelésére, köszönhetően a képformátumok széles skálájának támogatásának. A képfeldolgozó könyvtár könnyen használható, így a képekkel dolgozó adattudósok egyik leggyakoribb eszköze.
Íme néhány a Pillow legfontosabb jellemzői:
- Különféle képformátumok, például JPEG és PNG támogatása
- Könnyen használható
- Különféle képfeldolgozási módszerek
- Hasznos a számítógépes látásproblémák edzési adatainak kiegészítésére
6. EgyszerűITK
A SimpleITK egy kicsit másképp működik, mint a listán szereplő többi képfeldolgozó könyvtár. Ahelyett, hogy a képeket tömbnek tekintené, a SimpleITK a tér fizikai régiójában található pontok halmazának tekinti őket. Más szavakkal, a képek által elfoglalt régiót eredetként, méretként, térközként és irány-koszinuszmátrixként határozza meg. Ez lehetővé teszi a SimpleITK számára, hogy hatékonyan dolgozza fel a képeket, és támogassa a 2D, 3D és 4D méreteket.
A SimpleITK-t gyakran használják képszegmentálásra és képregisztrációra, ami két vagy több kép átfedésének folyamata.
Íme néhány a SimpleITK legfontosabb elemei közül:
- 2D és 3D képek támogatása
- Fejlett programozási funkciók, amelyek teljesítményt, rugalmasságot és hatékonyságot biztosítanak
- Képszegmentálás és képregisztráció
- A képeket a tér fizikai területén lévő pontok halmazának tekinti
7. matplotlib
A Matplotlib egy másik nagyszerű lehetőség egy képfeldolgozó könyvtár számára. Különösen hasznos képmodulként a Pythonban lévő képekkel való munkavégzéshez, és két speciális módszert tartalmaz a képek olvasására és megjelenítésére. A Matplotlib a tömbök 2D-s diagramjaira specializálódott, mint többplatformos adatvizualizációs könyvtár a Numpy tömbökön.
A képfeldolgozó könyvtárat általában 2D vizualizációkhoz használják, mint például szórványdiagramok, hisztogramok és oszlopdiagramok, de hasznosnak bizonyult a képfeldolgozáshoz, mivel hatékonyan húzza ki az információkat a képből. Fontos megjegyezni, hogy a Matplotlib nem támogatja az összes fájlformátumot.
Íme néhány a Matplotlib legfontosabb elemei közül:
- Egyszerű és könnyen használható
- Kiváló minőségű képeket és terveket biztosít különböző formátumokban
- Nyílt forráskód
- Nagymértékben testreszabható
8. numpy
Míg a NumPy egy nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet numerikus elemzésre használnak, képfeldolgozási feladatokhoz is használható, mint például a képkivágás, a pixelek manipulálása, a pixelértékek maszkolása stb. A NumPy mátrixot és többdimenziós tömböket tartalmaz adatszerkezetként.
A NumPy a színcsökkentés, a binarizálás, a szeletelés beillesztése, a pozitív vagy negatív inverzió és sok más funkció segítésére is használható. A képeket tömbökből állónak is tekinthetjük, ami lehetővé teszi a NumPy számára, hogy különböző képfeldolgozási feladatokat hajtson végre.
Íme néhány a NumPy legfontosabb elemei közül:
- Kompakt adattárolás
- Tömbök nagy sebességű feldolgozása
- Számos funkcióban segít
- Adatkompatibilitás más könyvtárakkal
9. Pgmagick
A listánk végéhez közeledik a Pgmagick, amely egy másik legnépszerűbb Python-könyvtár a GraphicMagick könyvtár képfeldolgozásához. A képfeldolgozó eszköz lenyűgöző eszközök és könyvtárak gyűjteményével rendelkezik, amelyek segítséget nyújtanak a képszerkesztéshez és a képkezeléshez.
Íme néhány a Pgmagick legfontosabb elemei közül:
- Eszközök és könyvtárak nagy gyűjteménye
- Képszerkesztés és képmanipuláció
- Számos képformátumot támogat
- Nyílt forráskód
10. Egyszerű CV
A Python utolsó képfeldolgozó könyvtára a listánkon a SimpleCV, amely egy népszerű nyílt forráskódú keretrendszer a számítógépes képfeldolgozó alkalmazások létrehozására. A SimpleCV egy olvasható felülettel rendelkezik a kamerákhoz, a formátum konvertáláshoz, a képkezeléshez, a funkciók kibontásához és még sok máshoz.
A képfeldolgozó könyvtár népszerű azok körében, akik egyszerűen szeretnének számítógépes látási feladatokat készíteni. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy hozzáférjenek az olyan nagy teljesítményű számítógépes képkönyvtárokhoz, mint az OpenCV, anélkül, hogy meg kellene tanulniuk a fájlformátumokat, a bitmélységeket, a színtereket, a pufferkezelést és egyebeket.
Íme néhány a SimpleCV legfontosabb elemei közül:
- Nyílt forráskód
- Olvasható felület
- Egyszerűen hozhat létre számítógépes látási feladatokat
- Hozzáférés a nagy teljesítményű számítógépes látás könyvtárakhoz
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2022/10/join-the-future-newsletter.png)
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2024/01/Unite-AI-Mobile-Newsletter-1.png)
Alex McFarland mesterséges intelligencia újságíró és író, aki a mesterséges intelligencia legújabb fejleményeit vizsgálja. Számos AI startup vállalkozással és publikációval működött együtt világszerte.
Talán tetszene
7 legjobb Python-tanfolyam és -tanúsítvány (2024. július)
A 10 legjobb Python-könyvtár gépi tanuláshoz és mesterséges intelligenciához
10 legjobb Python-könyvtár az adattudományhoz
10 legjobb Python-könyvtár a mély tanuláshoz
10 legjobb Python-könyvtár természetes nyelvi feldolgozáshoz
10 legjobb gépi tanulási algoritmus