10 најдобри библиотеки за обработка на слики во Python

Податоците се највредниот ресурс што го имаат бизнисите во денешното дигитално доба, а голем дел од овие податоци се составени од слики. Научниците за податоци можат да ги обработат овие слики и да ги внесат во моделите за машинско учење (ML) за да добијат длабоки увиди за бизнисот. 

Обработка на слики е процес на трансформирање на сликите во дигитални форми пред да се извршат специјални операции врз нив, што дава вредни информации. 

Постојат неколку главни типови на обработка на слики: 

• Визуелизација: Откриени се предмети кои не се видливи на сликата
• Признавање: Откријте предмети присутни на сликата
  
• Острење и реставрација: Оригиналните слики се подобрени
• Препознавање на модели: Моделите на сликата се мерат
• Преземање: Најдете слики кои се слични на оригиналот со пребарување на голема база на податоци

Штом бизнисот ќе одлучи да користи обработка на слики, има многу потенцијални апликации. На пример, обработката на слики често се користи во медицинските истражувања и за развој на точни планови за лекување. Може да се користи и за враќање и реконструкција на оштетените делови од сликата или за откривање лица. 

Со цел да се обработи оваа голема количина на податоци брзо и ефикасно, научниците за податоци мора да се потпрат на алатки за обработка на слики за машинско учење и задачи за длабоко учење. Многу од врвните библиотеки за обработка на слики се користат во Python. 

Ајде да ги погледнеме 10-те најдобри библиотеки за обработка на слики во Python: 

1. OpenCV

На врвот на нашата листа е OpenCV, која е библиотека со отворен код која беше развиена и издадена од Интел во 2000 година. OpenCV често се користи за задачи за компјутерска визија, како што се откривање лице, откривање објекти, препознавање лица, сегментација на слики и многу повеќе. 

Напишано во C++, OpenCV доаѓа и со обвивка за Python и може да се користи заедно со NumPy, SciPy и Matplotlib. Еден од најдобрите аспекти на OpenCV е тоа што библиотеката за компјутерска визија постојано се развива благодарение на нејзините многубројни соработници на Github. 

Библиотеката за обработка на слики обезбедува пристап до над 2,500 најсовремени и класични алгоритми. Корисниците можат да користат OpenCV за извршување на неколку специфични задачи како отстранување на црвени очи и следење движења на очите. 

Еве некои од главните моменти на OpenCV: 

• Се користи од големи компании како IBM, Google и Toyota
• Алгоритамска ефикасност
• Огромен пристап до алгоритми
• Повеќекратни интерфејси

2. Scikit-Слика

Друга врвна библиотека за обработка на слики на пазарот е Scikit-Image, која се користи за речиси секоја задача за компјутерска визија. Scikit-Image е делумно напишан во Cython, кој е програмски јазик што е супермножество на Python. Оваа уникатна структура му помага да постигне добри перформанси. 

Scikit-Image, кој користи NumPy низи како објекти на сликата, нуди многу различни алгоритми за сегментација, манипулација со просторот во боја, геометриска трансформација, анализа, морфологија, откривање карактеристики и многу повеќе.

Еве некои од главните моменти на Scikit-Image: 

• Отворен код и лесен за употреба 
• Бесплатно со минимални законски ограничувања и ограничувања за лиценцирање
• Разноврсна 
• Апликации од реалниот свет како предвидување на однесувањето на потрошувачите

3. Научник

Првично дизајнирана за математички и научни пресметки, SciPy е исто така врвна библиотека за вршење мултидимензионална обработка на слики со увоз на подмодулот scipy.ndimage. SciPy обезбедува функции за работа на n-димензионални Numpy низи. 

Оваа библиотека за обработка на слики е уште една одлична опција ако барате широк опсег на апликации како сегментација на слики, конволуција, читање слики, откривање лица, екстракција на функции и многу повеќе. 

Еве некои од главните моменти на Scipy: 

• Команди и класи на високо ниво за визуелизирање и манипулирање со податоци
• Отворен извор
• Интерактивни сесии со Python
• Класи, веб и бази на податоци рутини за паралелно програмирање

4. Махотас

Уште една врвна библиотека за обработка на слики во Пајтон е Махотас, која првично беше дизајнирана за информатика на биослики. Махотас им овозможува на програмерите да ги искористат предностите на напредните функции како локални бинарни обрасци и харалик. Може да пресметува 2D и 3D слики преку својот модул mahotas.features.haralick и извлекува информации од сликите за да изврши напредна обработка на слики. 

Махотас има многу популарни функции како што се сливот на вода, пресметки на конвексни точки, морфолошка обработка и совпаѓање на шаблоните. Постојат над 100 функционалности за способности за компјутерска визија. 

Еве некои од главните моменти на Махотас: 

• Над 100 функционалности за компјутерска визија
• Напредни функции
• Пресметува 2D и 3D слики
• Постојано додавање нови функционалности 

5. Перница/ПИЛ

Друга библиотека со отворен код за задачи за обработка на слики, Pillow е напредна верзија на PIL (Python Imaging Library). Со Pillow, можете да извршите многу процеси во обработката на слики како операции со точки, филтрирање и манипулирање. 

Pillow е една од најдобрите библиотеки за ракување со слики благодарение на нејзината поддршка за широк спектар на формати на слики. Библиотеката за обработка на слики е лесна за употреба, што ја прави една од најчестите алатки за научниците за податоци кои работат со слики. 

Еве некои од главните моменти на Pillow: 

• Поддршка за различни формати на слики како JPEG и PNG
• Лесен за користење
• Различни методи за обработка на слики
• Корисно за зголемување на податоците за обука за проблеми со компјутерскиот вид

6. SimpleITK

SimpleITK работи малку поинаку од другите библиотеки за обработка на слики на оваа листа. Наместо сликите да се разгледуваат како низи, SimpleITK ги смета како збир на точки на физички регион во просторот. Со други зборови, тој го дефинира регионот окупиран од сликите како потекло, големина, растојание и насока косинус матрица. Ова му овозможува на SimpleITK ефикасно да обработува слики и да поддржува 2D, 3D и 4D димензии. 

SimpleITK често се користи за сегментација на слики и регистрација на слики, што е процес на преклопување на две или повеќе слики. 

Еве некои од главните моменти на SimpleITK: 

• Поддршка за 2D и 3D слики
• Напредни програмски карактеристики кои обезбедуваат перформанси, флексибилност и ефикасност
• Сегментација на слики и регистрација на слики
• Ги смета сликите како збир на точки на физичкиот регион во вселената

7. Матплотлиб

Matplotlib е уште една одлична опција за библиотека за обработка на слики. Тој е особено корисен како модул за слика за работа со слики во Python и вклучува два специфични методи за читање и прикажување слики. Matplotlib е специјализиран за 2D парцели на низи како библиотека за визуелизација на податоци со повеќе платформи на Numpy низи. 

Библиотеката за обработка на слики обично се користи за 2D визуелизации, како што се дијаграми на расејување, хистограми и графикони со столбови, но се покажа дека е корисна за обработка на слики со ефективно извлекување информации од сликата. Важно е да се напомене дека Matplotlib не ги поддржува сите формати на датотеки. 

Еве некои од главните моменти на Matplotlib: 

• Едноставен и лесен за употреба
• Обезбедува висококвалитетни слики и заплети во различни формати
• Отворен извор
• Високо приспособливи

8. Нуп

Додека NumPy е библиотека на Python со отворен код што се користи за нумеричка анализа, може да се користи и за задачи за обработка на слики како што се сечење слики, манипулирање со пиксели, маскирање на вредностите на пиксели и многу повеќе. NumPy содржи матрица и повеќедимензионални низи како структури на податоци. 

NumPy може да се користи и за намалување на бојата, бинаризација, залепување со парче, позитивна или негативна инверзија и многу други функционалности. Сликите може да се сметаат и како составени од низи, што му овозможува на NumPy да извршува различни задачи за обработка на слики. 

Еве некои од главните моменти на NumPy: 

• Компактно складирање на податоци
• Обработка на низи со голема брзина
• Помага со многу функционалности
• Компатибилност на податоци со други библиотеки

9. Пгмагик

Приближувајќи се кон крајот на нашата листа е Pgmagick, која е уште една врвна библиотека на Python за обработка на слики за библиотеката GraphicMagick. Алатката за обработка на слики има импресивна колекција на алатки и библиотеки кои обезбедуваат помош при уредување слики и манипулација со слики. 

Еве некои од главните моменти на Pgmagick:

• Голема колекција на алатки и библиотеки
• Уредување на слики и манипулација со слики
• Поддржува многу формати на слики
• Отворен извор

10. Едноставно CV

Последната библиотека за обработка на слики во Python на нашата листа е SimpleCV, која е популарна рамка со отворен код за креирање апликации за компјутерска визија со обработка на слики. SimpleCV има читлив интерфејс за камери, конверзија на формати, манипулација со слики, екстракција на функции и многу повеќе. 

Библиотеката за обработка на слики е популарна меѓу оние кои сакаат лесно да креираат задачи за компјутерска визија. Тоа им овозможува на корисниците да добијат пристап до библиотеки со компјутерска визија со голема моќност како OpenCV, без потреба да учат за формати на датотеки, длабочини на битови, простори во боја, управување со бафери и многу повеќе. 

Еве некои од главните моменти на SimpleCV: 

• Отворен извор
• Интерфејс што може да се чита
• Лесно креирајте задачи за компјутерска визија
• Пристап до библиотеки за компјутерска визија со голема моќност