10 beste bildebehandlingsbiblioteker i Python

Data er den mest verdifulle ressursen bedrifter har i dagens digitale tidsalder, og en stor del av disse dataene består av bilder. Dataforskere kan behandle disse bildene og mate dem inn i maskinlæringsmodeller (ML) for å få dyp innsikt for en bedrift. 

Bildebehandling er prosessen med å transformere bilder til digitale former før det utføres spesielle operasjoner på dem, noe som gir verdifull informasjon. 

Det er noen hovedtyper bildebehandling: 

• visualisering: Objekter som ikke er synlige på bildet blir oppdaget
• Anerkjennelse: Oppdag objekter i bildet
  
• Sliping og restaurering: Originalbilder er forbedret
• Mønstergjenkjenning: Mønstrene i bildet er målt
• Henting: Finn bilder som ligner originalen ved å søke i en stor database

Når en bedrift bestemmer seg for å bruke bildebehandling, er det mange potensielle bruksområder. For eksempel blir bildebehandling ofte brukt i medisinsk forskning og for å utvikle nøyaktige behandlingsplaner. Den kan også brukes til å gjenopprette og rekonstruere korrupte deler av et bilde, eller til å utføre ansiktsgjenkjenning. 

For å behandle denne store mengden data raskt og effektivt, må dataforskere stole på bildebehandlingsverktøy for maskinlæring og dyplæringsoppgaver. Mange av de beste bildebehandlingsbibliotekene brukes i Python. 

La oss ta en titt på de 10 beste bildebehandlingsbibliotekene i Python: 

1. OpenCV

Topplisten vår er OpenCV, som er et åpen kildekode-bibliotek som ble utviklet og utgitt av Intel i 2000. OpenCV brukes ofte for datasynsoppgaver som ansiktsgjenkjenning, objektgjenkjenning, ansiktsgjenkjenning, bildesegmentering og mye mer. 

Skrevet i C++, kommer OpenCV også med en Python-innpakning og kan brukes sammen med NumPy, SciPy og Matplotlib. En av de beste aspektene ved OpenCV er at datasynsbiblioteket stadig utvikler seg takket være dets mange bidragsytere på Github. 

Bildebehandlingsbiblioteket gir tilgang til over 2,500 toppmoderne og klassiske algoritmer. Brukere kan bruke OpenCV til å utføre flere spesifikke oppgaver som å fjerne røde øyne og følge øyebevegelser. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til OpenCV: 

• Brukes av store selskaper som IBM, Google og Toyota
• Algoritmisk effektivitet
• Stor tilgang til algoritmer
• Flere grensesnitt

2. Scikit-bilde

Et annet topp bildebehandlingsbibliotek på markedet er Scikit-Image, som brukes til nesten alle datasynoppgaver. Scikit-Image er delvis skrevet i Cython, som er et programmeringsspråk som er et supersett av Python. Denne unike strukturen hjelper den med å oppnå god ytelse. 

Scikit-Image, som bruker NumPy-matriser som bildeobjekter, tilbyr mange forskjellige algoritmer for segmentering, fargeromsmanipulasjon, geometrisk transformasjon, analyse, morfologi, funksjonsdeteksjon og mye mer.

Her er noen av hovedhøydepunktene i Scikit-Image: 

• Åpen kildekode og enkel å bruke 
• Gratis med minimum juridiske og lisensieringsbegrensninger
• Allsidig 
• Virkelige applikasjoner som prediksjon av forbrukeratferd

3. SciPy

Opprinnelig designet for matematiske og vitenskapelige beregninger, er SciPy også et toppbibliotek for å utføre flerdimensjonal bildebehandling ved å importere undermodulen scipy.ndimage. SciPy tilbyr funksjoner for å operere på n-dimensjonale Numpy-matriser. 

Dette bildebehandlingsbiblioteket er et annet flott alternativ hvis du leter etter et bredt spekter av applikasjoner som bildesegmentering, konvolusjon, lesing av bilder, ansiktsgjenkjenning, funksjonsutvinning og mer. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til Scipy: 

• Kommandoer og klasser på høyt nivå for visualisering og manipulering av data
• Åpen kilde
• Interaktive økter med Python
• Klasser, web- og databaserutiner for parallell programmering

4. Mahotas

Et annet toppbildebehandlingsbibliotek i Python er Mahotas, som opprinnelig ble designet for biobildeinformatikk. Mahotas gjør det mulig for utviklere å dra nytte av avanserte funksjoner som lokale binære mønstre og haralick. Den kan beregne 2D- og 3D-bilder gjennom mahotas.features.haralick-modulen, og den trekker ut informasjon fra bilder for å utføre avansert bildebehandling. 

Mahotas har mange populære funksjoner som vannskille, konvekse poengberegninger, morfologisk prosessering og malmatching. Det er over 100 funksjoner for datasynsfunksjoner. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til Mahotas: 

• Over 100 funksjoner for datasyn
• Avanserte funksjoner
• Beregner 2D- og 3D-bilder
• Legger stadig til nye funksjoner 

5. Pute/PIL

Et annet åpen kildekode-bibliotek for bildebehandlingsoppgaver, Pillow er en avansert versjon av PIL (Python Imaging Library). Med Pillow kan du utføre mange prosesser innen bildebehandling som punktoperasjoner, filtrering og manipulering. 

Pillow er et av de beste bibliotekene for håndtering av bilder takket være støtten for et bredt spekter av bildeformater. Bildebehandlingsbiblioteket er enkelt å bruke, noe som gjør det til et av de vanligste verktøyene for dataforskere som jobber med bilder. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til Pillow: 

• Støtte for ulike bildeformater som JPEG og PNG
• Lett å bruke
• Ulike bildebehandlingsmetoder
• Nyttig for å utvide treningsdata for problemer med datasyn

6. SimpleITK

SimpleITK fungerer litt annerledes enn de andre bildebehandlingsbibliotekene på denne listen. I stedet for å betrakte bilder som matriser, anser SimpleITK dem som et sett med punkter på en fysisk region i rommet. Med andre ord definerer den regionen som er okkupert av bilder som opprinnelse, størrelse, avstand og retning cosinusmatrise. Dette gjør at SimpleITK effektivt kan behandle bilder og støtte 2D-, 3D- og 4D-dimensjoner. 

SimpleITK brukes ofte til bildesegmentering og bilderegistrering, som er prosessen med å overlegge to eller flere bilder. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til SimpleITK: 

• Støtte for 2D- og 3D-bilder
• Avanserte programmeringsfunksjoner som gir ytelse, fleksibilitet og effektivitet
• Bildesegmentering og bilderegistrering
• Betrakter bilder som sett med punkter på fysisk område i rommet

7. Matplotlib

Matplotlib er et annet flott alternativ for et bildebehandlingsbibliotek. Den er spesielt nyttig som bildemodul for å jobbe med bilder i Python, og den inkluderer to spesifikke metoder for å lese og vise bilder. Matplotlib er spesialisert på 2D-plott av matriser som et multi-plattform datavisualiseringsbibliotek på Numpy-matriser. 

Bildebehandlingsbiblioteket brukes vanligvis til 2D-visualiseringer som spredningsplott, histogrammer og søylediagrammer, men det har vist seg å være nyttig for bildebehandling ved å effektivt trekke informasjon ut av et bilde. Det er viktig å merke seg at Matplotlib ikke støtter alle filformater. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til Matplotlib: 

• Enkel og lett å bruke
• Gir bilder og plott av høy kvalitet i ulike formater
• Åpen kilde
• Meget tilpasses

8. nusset

Mens NumPy er et åpen kildekode Python-bibliotek som brukes til numerisk analyse, kan det også brukes til bildebehandlingsoppgaver som bildebeskjæring, manipulering av piksler, maskering av pikselverdier og mer. NumPy inneholder en matrise og flerdimensjonale arrays som datastrukturer. 

NumPy kan også brukes til å hjelpe med fargereduksjon, binarisering, lim med skive, positiv eller negativ inversjon og mange andre funksjoner. Bilder kan også betraktes som sammensatt av matriser, som er det som gjør at NumPy kan utføre forskjellige bildebehandlingsoppgaver. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til NumPy: 

• Kompakt datalagring
• Høyhastighetsbehandling av arrays
• Hjelper med mange funksjoner
• Datakompatibilitet med andre biblioteker

9. Pgmagick

Nærmer seg slutten av listen vår er Pgmagick, som er et annet topp Python-bibliotek for bildebehandling for GraphicMagick-biblioteket. Bildebehandlingsverktøyet har en imponerende samling av verktøy og biblioteker som gir hjelp til bilderedigering og bildemanipulering. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til Pgmagick:

• Stor samling av verktøy og biblioteker
• Bilderedigering og bildemanipulering
• Støtter mange bildeformater
• Åpen kilde

10. Enkel CV

Det siste bildebehandlingsbiblioteket i Python på listen vår er SimpleCV, som er et populært rammeverk med åpen kildekode for å lage datasynsapplikasjoner med bildebehandling. SimpleCV har et lesbart grensesnitt for kameraer, formatkonvertering, bildemanipulering, funksjonsutvinning og mer. 

Bildebehandlingsbiblioteket er populært blant de som ønsker å enkelt lage datasynsoppgaver. Det gjør det mulig for brukere å få tilgang til kraftige datasynsbiblioteker som OpenCV uten å måtte lære om filformater, bitdybder, fargerom, bufferadministrasjon og mer. 

Her er noen av hovedhøydepunktene til SimpleCV: 

• Åpen kilde
• Lesbart grensesnitt
• Lag enkelt datasynsoppgaver
• Tilgang til kraftige datasynsbiblioteker