10 Bibliotekat më të mira të përpunimit të imazhit në Python

Të dhënat janë burimi më i vlefshëm që kanë bizneset në epokën e sotme dixhitale dhe një pjesë e madhe e këtyre të dhënave përbëhet nga imazhe. Shkencëtarët e të dhënave mund t'i përpunojnë këto imazhe dhe t'i ushqejnë ato në modelet e mësimit të makinerive (ML) për të fituar njohuri të thella për një biznes. 

Përpunimi i imazhit është procesi i shndërrimit të imazheve në forma dixhitale përpara se të kryhen veprime speciale mbi to, gjë që jep informacion të vlefshëm. 

Ekzistojnë disa lloje kryesore të përpunimit të imazhit: 

• Vizualizimi: Zbulohen objekte që nuk shihen në imazh
• Njohja: Zbuloni objektet e pranishme në imazh
  
• Mprehje dhe restaurim: Imazhet origjinale janë përmirësuar
• Njohja e modelit: Modelet në imazh maten
• Rikthimi: Gjeni imazhe që janë të ngjashme me origjinalin duke kërkuar një bazë të dhënash të madhe

Sapo një biznes vendos të përdorë përpunimin e imazhit, ka shumë aplikacione të mundshme. Për shembull, përpunimi i imazhit shpesh përdoret në kërkimet mjekësore dhe për të zhvilluar plane të sakta trajtimi. Mund të përdoret gjithashtu për të rikuperuar dhe rindërtuar pjesë të dëmtuara të një imazhi ose për të kryer zbulimin e fytyrës. 

Për të përpunuar shpejt dhe me efikasitet këtë sasi të madhe të dhënash, shkencëtarët e të dhënave duhet të mbështeten në mjetet e përpunimit të imazhit për mësimin e makinerive dhe detyrat e të mësuarit të thellë. Shumë nga bibliotekat kryesore të përpunimit të imazhit përdoren në Python. 

Le të hedhim një vështrim në 10 bibliotekat më të mira të përpunimit të imazhit në Python: 

1. OpenCV

Në krye të listës sonë është OpenCV, e cila është një bibliotekë me burim të hapur që është zhvilluar dhe lëshuar nga Intel në vitin 2000. OpenCV përdoret shpesh për detyrat e shikimit kompjuterik si zbulimi i fytyrës, zbulimi i objekteve, njohja e fytyrës, segmentimi i imazheve dhe shumë më tepër. 

E shkruar në C++, OpenCV vjen gjithashtu me një mbështjellës Python dhe mund të përdoret së bashku me NumPy, SciPy dhe Matplotlib. Një nga aspektet më të mira të OpenCV është se biblioteka e vizionit kompjuterik po evoluon vazhdimisht falë kontribuesve të saj të shumtë në Github. 

Biblioteka e përpunimit të imazhit ofron akses në mbi 2,500 algoritme moderne dhe klasike. Përdoruesit mund të përdorin OpenCV për të kryer disa detyra specifike si heqja e syve të skuqur dhe ndjekja e lëvizjeve të syve. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të OpenCV: 

• Përdoret nga kompani të mëdha si IBM, Google dhe Toyota
• Efikasiteti algoritmik
• Qasje e gjerë në algoritme
• Ndërfaqe të shumta

2. Scikit-Imazhi

Një tjetër bibliotekë më e mirë e përpunimit të imazheve në treg është Scikit-Image, e cila përdoret për pothuajse çdo detyrë të vizionit kompjuterik. Scikit-Image është shkruar pjesërisht në Cython, e cila është një gjuhë programimi që është një superset e Python. Kjo strukturë unike e ndihmon atë të arrijë performancë të mirë. 

Scikit-Image, i cili përdor vargje NumPy si objekte imazhi, ofron shumë algoritme të ndryshme për segmentimin, manipulimin e hapësirës së ngjyrave, transformimin gjeometrik, analizën, morfologjinë, zbulimin e veçorive dhe shumë më tepër.

Këtu janë disa nga pikat kryesore të Scikit-Image: 

• Burim i hapur dhe i lehtë për t'u përdorur 
• Falas me kufizime minimale ligjore dhe licencuese
• I gjithanshëm 
• Aplikacionet e botës reale si parashikimi i sjelljes së konsumatorit

3. Shkencëtar

I krijuar fillimisht për llogaritje matematikore dhe shkencore, SciPy është gjithashtu një bibliotekë e lartë për kryerjen e përpunimit shumëdimensional të imazhit duke importuar nënmodulin scipy.ndimage. SciPy ofron funksione për të operuar në vargje Numpy n-dimensionale. 

Kjo bibliotekë e përpunimit të imazhit është një tjetër opsion i shkëlqyeshëm nëse kërkoni një gamë të gjerë aplikacionesh si segmentimi i imazhit, konvolucioni, leximi i imazheve, zbulimi i fytyrës, nxjerrja e veçorive dhe më shumë. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të Scipy: 

• Komandat dhe klasat e nivelit të lartë për vizualizimin dhe manipulimin e të dhënave
• Burim i Hapur
• Sesione interaktive me Python
• Klasa, rutina në ueb dhe bazë të dhënash për programim paralel

4. Mahotas

Një bibliotekë më e mirë për përpunimin e imazheve në Python është Mahotas, e cila fillimisht ishte krijuar për informatikën e bioimazheve. Mahotas u mundëson zhvilluesve të përfitojnë nga veçoritë e avancuara si modelet binare lokale dhe haralick. Ai mund të llogarisë imazhe 2D dhe 3D përmes modulit të tij mahotas.features.haralick dhe nxjerr informacion nga fotot për të kryer përpunim të avancuar të imazhit. 

Mahotas ka shumë funksione të njohura, si p.sh. Ujëmbledhësi, llogaritjet e pikave konvekse, përpunimi morfologjik dhe përputhja e shablloneve. Ka mbi 100 funksionalitete për aftësitë e vizionit kompjuterik. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të Mahotas: 

• Mbi 100 funksionalitete për vizionin kompjuterik
• Karakteristikat e përparuara
• Llogarit imazhet 2D dhe 3D
• Duke shtuar vazhdimisht funksionalitete të reja 

5. Jastëk/PIL

Një tjetër bibliotekë me burim të hapur për detyrat e përpunimit të imazhit, Pillow është një version i avancuar i PIL (Python Imaging Library). Me Pillow, ju mund të kryeni shumë procese në përpunimin e imazhit si operacionet në pikë, filtrimi dhe manipulimi. 

Pillow është një nga bibliotekat më të mira për trajtimin e imazheve falë mbështetjes së tij për një gamë të gjerë formatesh imazhi. Biblioteka e përpunimit të imazheve është e lehtë për t'u përdorur, duke e bërë atë një nga mjetet më të zakonshme për shkencëtarët e të dhënave që punojnë me imazhe. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të Pillow: 

• Mbështetje për formate të ndryshme imazhi si JPEG dhe PNG
• Lehtë për t'u përdorur
• Metoda të ndryshme të përpunimit të imazhit
• I dobishëm për shtimin e të dhënave të trajnimit për problemet e shikimit në kompjuter

6. SimpleITK

SimpleITK funksionon pak më ndryshe se bibliotekat e tjera të përpunimit të imazheve në këtë listë. Në vend që t'i konsiderojë imazhet si vargje, SimpleITK i konsideron ato si një grup pikash në një rajon fizik në hapësirë. Me fjalë të tjera, ai përcakton rajonin e zënë nga imazhet si matricë kosinusi të origjinës, madhësisë, ndarjes dhe drejtimit. Kjo i mundëson SimpleITK të përpunojë në mënyrë efektive imazhet dhe të mbështesë dimensionet 2D, 3D dhe 4D. 

SimpleITK përdoret shpesh për ndarjen e imazheve dhe regjistrimin e imazheve, që është procesi i mbivendosjes së dy ose më shumë imazheve. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të SimpleITK: 

• Mbështetje për imazhet 2D dhe 3D
• Karakteristikat e avancuara të programimit që ofrojnë performancë, fleksibilitet dhe efikasitet
• Segmentimi i imazhit dhe regjistrimi i imazhit
• I konsideron imazhet si grup pikash në rajonin fizik në hapësirë

7. matplotlib

Matplotlib është një tjetër mundësi e shkëlqyer për një bibliotekë të përpunimit të imazhit. Është veçanërisht i dobishëm si një modul imazhi për të punuar me imazhe në Python dhe përfshin dy metoda specifike për leximin dhe shfaqjen e imazheve. Matplotlib është i specializuar në parcelat 2D të vargjeve si një bibliotekë e vizualizimit të të dhënave me shumë platforma në vargjet Numpy. 

Biblioteka e përpunimit të imazhit zakonisht përdoret për vizualizime 2D si grafikët e shpërndarjes, histogramet dhe grafikët me shirita, por është dëshmuar të jetë e dobishme për përpunimin e imazhit duke tërhequr në mënyrë efektive informacionin nga një imazh. Është e rëndësishme të theksohet se Matplotlib nuk i mbështet të gjitha formatet e skedarëve. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të Matplotlib: 

• Thjeshtë dhe e lehtë për t'u përdorur
• Ofron imazhe dhe komplote me cilësi të lartë në formate të ndryshme
• Burim i Hapur
• Shumë i përshtatshëm

8. i mprehtë

Ndërsa NumPy është një bibliotekë Python me burim të hapur që përdoret për analiza numerike, ajo mund të përdoret gjithashtu për detyra të përpunimit të imazhit si prerja e imazhit, manipulimi i pikselëve, maskimi i vlerave të pikselëve dhe më shumë. NumPy përmban një matricë dhe vargje shumë-dimensionale si struktura të dhënash. 

NumPy mund të përdoret gjithashtu për të ndihmuar me zvogëlimin e ngjyrave, binarizimin, ngjitjen me fetë, përmbysjen pozitive ose negative dhe shumë funksionalitete të tjera. Imazhet mund të konsiderohen gjithashtu si të përbëra nga vargje, gjë që i mundëson NumPy të kryejë detyra të ndryshme të përpunimit të imazhit. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të NumPy: 

• Ruajtja kompakte e të dhënave
• Përpunim me shpejtësi të lartë të vargjeve
• Ndihmon me shumë funksione
• Pajtueshmëria e të dhënave me bibliotekat e tjera

9. Pgmagjik

Afër fundit të listës sonë është Pgmagick, e cila është një tjetër bibliotekë kryesore Python për përpunimin e imazheve për bibliotekën GraphicMagick. Mjeti i përpunimit të imazhit ka një koleksion mbresëlënës mjetesh dhe bibliotekash që ofrojnë ndihmë në redaktimin e imazhit dhe manipulimin e imazhit. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të Pgmagick:

• Koleksion i madh i mjeteve dhe bibliotekave
• Redaktimi i imazhit dhe manipulimi i imazhit
• Mbështet shumë formate imazhi
• Burim i Hapur

10. CV e thjeshtë

Biblioteka e fundit e përpunimit të imazheve në Python në listën tonë është SimpleCV, e cila është një kornizë popullore me burim të hapur për krijimin e aplikacioneve të vizionit kompjuterik me përpunim imazhi. SimpleCV ka një ndërfaqe të lexueshme për kamerat, konvertimin e formatit, manipulimin e imazhit, nxjerrjen e veçorive dhe më shumë. 

Biblioteka e përpunimit të imazhit është e popullarizuar në mesin e atyre që kërkojnë të krijojnë lehtësisht detyra të vizionit kompjuterik. Ai u mundëson përdoruesve të kenë akses në bibliotekat e vizionit kompjuterik me fuqi të lartë si OpenCV pa pasur nevojë të mësojnë për formatet e skedarëve, thellësitë e biteve, hapësirat e ngjyrave, menaxhimin e tamponit dhe më shumë. 

Këtu janë disa nga pikat kryesore të SimpleCV: 

• Burim i Hapur
• Ndërfaqe e lexueshme
• Krijoni lehtësisht detyra të vizionit kompjuterik
• Qasje në bibliotekat e vizionit kompjuterik me fuqi të lartë