10 Perpustakaan Pemrosesan Gambar Terbaik dengan Python

Data adalah sumber daya paling berharga yang dimiliki bisnis di era digital saat ini, dan sebagian besar data tersebut terdiri dari gambar. Ilmuwan data dapat memproses gambar-gambar ini dan memasukkannya ke dalam model pembelajaran mesin (ML) untuk mendapatkan wawasan mendalam bagi bisnis. 

Pemrosesan gambar adalah proses mengubah gambar menjadi bentuk digital sebelum melakukan operasi khusus padanya, yang menghasilkan informasi berharga. 

Ada beberapa jenis utama pemrosesan gambar: 

• Visualisasi: Objek yang tidak terlihat dalam gambar akan terdeteksi
• Pengakuan: Mendeteksi objek yang ada dalam gambar
  
• Penajaman dan Pemulihan: Gambar asli ditingkatkan
• Pengenalan Pola: Pola pada gambar diukur
• Pengambilan: Temukan gambar yang mirip dengan aslinya dengan mencari di database besar

Begitu bisnis memutuskan untuk memanfaatkan pemrosesan gambar, ada banyak aplikasi potensial. Misalnya, pemrosesan citra sering digunakan dalam penelitian medis dan untuk mengembangkan rencana perawatan yang akurat. Itu juga dapat digunakan untuk memulihkan dan merekonstruksi bagian gambar yang rusak, atau untuk melakukan deteksi wajah. 

Untuk memproses data dalam jumlah besar ini dengan cepat dan efisien, ilmuwan data harus mengandalkan alat pemrosesan gambar untuk pembelajaran mesin dan tugas pembelajaran mendalam. Banyak pustaka pemrosesan gambar teratas digunakan dalam Python. 

Mari kita lihat 10 pustaka pengolah gambar terbaik dengan Python: 

1. OpenCV

Yang teratas dalam daftar kami adalah OpenCV, yang merupakan pustaka sumber terbuka yang dikembangkan dan dirilis oleh Intel pada tahun 2000. OpenCV sering digunakan untuk tugas-tugas visi komputer seperti deteksi wajah, deteksi objek, pengenalan wajah, segmentasi gambar, dan banyak lagi. 

Ditulis dalam C++, OpenCV juga dilengkapi dengan pembungkus Python dan dapat digunakan bersama NumPy, SciPy, dan Matplotlib. Salah satu aspek terbaik dari OpenCV adalah perpustakaan visi komputer terus berkembang berkat banyak kontributornya di Github. 

Pustaka pemrosesan gambar menyediakan akses ke lebih dari 2,500 algoritma canggih dan klasik. Pengguna dapat menggunakan OpenCV untuk melakukan beberapa tugas khusus seperti menghilangkan mata merah dan mengikuti gerakan mata. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama OpenCV: 

• Digunakan oleh perusahaan besar seperti IBM, Google, dan Toyota
• Efisiensi algoritma
• Akses luas ke algoritme
• Beberapa antarmuka

2. Scikit-Gambar

Pustaka pemrosesan gambar teratas lainnya di pasaran adalah Scikit-Image, yang digunakan untuk hampir setiap tugas visi komputer. Scikit-Image sebagian ditulis dalam Cython, yang merupakan bahasa pemrograman yang merupakan superset dari Python. Struktur unik ini membantu mencapai kinerja yang baik. 

Scikit-Image, yang menggunakan array NumPy sebagai objek gambar, menawarkan banyak algoritme berbeda untuk segmentasi, manipulasi ruang warna, transformasi geometris, analisis, morfologi, deteksi fitur, dan banyak lagi.

Berikut adalah beberapa sorotan utama dari Scikit-Image: 

• Sumber terbuka dan mudah digunakan 
• Gratis dengan batasan hukum dan lisensi minimum
• Serba guna 
• Aplikasi dunia nyata seperti prediksi perilaku konsumen

3. SciPy

Awalnya dirancang untuk perhitungan matematis dan ilmiah, SciPy juga merupakan pustaka teratas untuk melakukan pemrosesan gambar multidimensi dengan mengimpor submodule scipy.ndimage. SciPy menyediakan fungsi untuk beroperasi pada array Numpy n-dimensi. 

Pustaka pemrosesan gambar ini adalah pilihan bagus lainnya jika Anda mencari berbagai macam aplikasi seperti segmentasi gambar, konvolusi, membaca gambar, deteksi wajah, ekstraksi fitur, dan banyak lagi. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama Scipy: 

• Perintah dan kelas tingkat tinggi untuk memvisualisasikan dan memanipulasi data
• Open source
• Sesi interaktif dengan Python
• Rutin kelas, web, dan basis data untuk pemrograman paralel

4. Mahota

Satu lagi perpustakaan pemrosesan gambar teratas dengan Python adalah Mahotas, yang awalnya dirancang untuk informatika bioimage. Mahotas memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan fitur-fitur canggih seperti pola biner lokal dan haralick. Itu dapat menghitung gambar 2D dan 3D melalui modul mahotas.features.haralick, dan mengekstrak informasi dari gambar untuk melakukan pemrosesan gambar tingkat lanjut. 

Mahotas memiliki banyak fungsi populer seperti Watershed, perhitungan titik cembung, pemrosesan morfologis, dan pencocokan template. Ada lebih dari 100 fungsi untuk kapabilitas visi komputer. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama Mahotas: 

• Lebih dari 100 fungsi untuk visi komputer
• Fitur lanjutan
• Menghitung gambar 2D dan 3D
• Terus menambahkan fungsionalitas baru 

5. Bantal/PIL

Pustaka sumber terbuka lainnya untuk tugas pemrosesan gambar, Pillow adalah versi lanjutan dari PIL (Python Imaging Library). Dengan Pillow, Anda dapat melakukan banyak proses dalam pemrosesan gambar seperti operasi titik, pemfilteran, dan manipulasi. 

Bantal adalah salah satu pustaka teratas untuk menangani gambar berkat dukungannya untuk berbagai format gambar. Pustaka pemrosesan gambar mudah digunakan, menjadikannya salah satu alat paling umum bagi ilmuwan data yang bekerja dengan gambar. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama dari Bantal: 

• Dukungan untuk berbagai format gambar seperti JPEG dan PNG
• Mudah digunakan
• Berbagai metode pemrosesan gambar
• Berguna untuk menambah data pelatihan untuk masalah penglihatan komputer

6. SederhanaITK

SimpleITK bekerja sedikit berbeda dari pustaka pemrosesan gambar lainnya dalam daftar ini. Alih-alih menganggap gambar sebagai larik, SimpleITK menganggapnya sebagai sekumpulan titik pada wilayah fisik di ruang angkasa. Dengan kata lain, ini mendefinisikan wilayah yang ditempati oleh gambar sebagai matriks cosinus asal, ukuran, jarak, dan arah. Ini memungkinkan SimpleITK memproses gambar secara efektif dan mendukung dimensi 2D, 3D, dan 4D. 

SimpleITK sering digunakan untuk segmentasi citra dan registrasi citra, yaitu proses overlay dua citra atau lebih. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama SimpleITK: 

• Dukungan untuk gambar 2D dan 3D
• Fitur pemrograman tingkat lanjut yang memberikan kinerja, fleksibilitas, dan efisiensi
• Segmentasi gambar dan pendaftaran gambar
• Mempertimbangkan gambar sebagai kumpulan titik pada wilayah fisik dalam ruang

7. Matplotlib

Matplotlib adalah opsi bagus lainnya untuk perpustakaan pemrosesan gambar. Ini sangat berguna sebagai modul gambar untuk bekerja dengan gambar di Python, dan ini mencakup dua metode khusus untuk membaca dan menampilkan gambar. Matplotlib berspesialisasi dalam plot 2D array sebagai perpustakaan visualisasi data multi-platform pada array Numpy. 

Pustaka pemrosesan gambar biasanya digunakan untuk visualisasi 2D seperti plot pencar, histogram, dan grafik batang, tetapi telah terbukti bermanfaat untuk pemrosesan gambar dengan menarik informasi dari gambar secara efektif. Penting untuk diperhatikan bahwa Matplotlib tidak mendukung semua format file. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama Matplotlib: 

• Sederhana dan mudah digunakan
• Menyediakan gambar dan plot berkualitas tinggi dalam berbagai format
• Open source
• Sangat disesuaikan

8. JumlahPy

Meskipun NumPy adalah pustaka Python sumber terbuka yang digunakan untuk analisis numerik, NumPy juga dapat digunakan untuk tugas pemrosesan gambar seperti pemotongan gambar, manipulasi piksel, penyamaran nilai piksel, dan banyak lagi. NumPy berisi matriks dan array multidimensi sebagai struktur data. 

NumPy juga dapat digunakan untuk membantu pengurangan warna, binerisasi, tempel dengan irisan, inversi positif atau negatif, dan banyak fungsi lainnya. Gambar juga dapat dianggap terdiri dari array, yang memungkinkan NumPy untuk melakukan tugas pemrosesan gambar yang berbeda. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama NumPy: 

• Penyimpanan data yang ringkas
• Pemrosesan array berkecepatan tinggi
• Membantu dengan banyak fungsi
• Kompatibilitas data dengan perpustakaan lain

9. Hal ajaib

Mendekati akhir daftar kami adalah Pgmagick, yang merupakan pustaka Python teratas lainnya untuk pemrosesan gambar untuk pustaka GraphicMagick. Alat pengolah gambar memiliki koleksi alat dan perpustakaan yang mengesankan yang memberikan bantuan dalam pengeditan gambar dan manipulasi gambar. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama Pgmagick:

• Banyak koleksi alat dan perpustakaan
• Pengeditan gambar dan manipulasi gambar
• Mendukung banyak format gambar
• Open source

10. CV sederhana

Pustaka pemrosesan gambar terakhir dengan Python dalam daftar kami adalah SimpleCV, yang merupakan kerangka kerja sumber terbuka populer untuk membuat aplikasi computer vision dengan pemrosesan gambar. SimpleCV memiliki antarmuka yang dapat dibaca untuk kamera, konversi format, manipulasi gambar, ekstraksi fitur, dan banyak lagi. 

Pustaka pemrosesan gambar populer di antara mereka yang ingin membuat tugas visi komputer dengan mudah. Ini memungkinkan pengguna untuk mendapatkan akses ke perpustakaan visi komputer berdaya tinggi seperti OpenCV tanpa perlu mempelajari tentang format file, kedalaman bit, ruang warna, manajemen buffer, dan banyak lagi. 

Berikut adalah beberapa sorotan utama dari SimpleCV: 

• Open source
• Antarmuka yang dapat dibaca
• Buat tugas visi komputer dengan mudah
• Akses ke perpustakaan visi komputer berdaya tinggi