10 najlepszych bibliotek do przetwarzania obrazów w Pythonie

Dane to najcenniejszy zasób, jakim dysponują firmy w dzisiejszej epoce cyfrowej, a dużą część tych danych stanowią obrazy. Analitycy danych mogą przetwarzać te obrazy i wprowadzać je do modeli uczenia maszynowego (ML), aby uzyskać szczegółowe informacje dla firmy. 

Przetwarzanie obrazu to proces przekształcania obrazów w formy cyfrowe przed wykonaniem na nich specjalnych operacji, w wyniku których uzyskuje się cenne informacje. 

Istnieje kilka głównych typów przetwarzania obrazu: 

• Wyobrażanie sobie: Wykrywane są obiekty niewidoczne na obrazie
• Uznanie: Wykryj obiekty obecne na obrazie
  
• Ostrzenie i renowacja: Oryginalne obrazy są ulepszone
• Rozpoznawanie wzorców: Mierzone są wzory na obrazie
• Wyszukiwanie: Znajdź obrazy podobne do oryginału, przeszukując dużą bazę danych

Gdy firma zdecyduje się na przetwarzanie obrazu, istnieje wiele potencjalnych zastosowań. Na przykład przetwarzanie obrazu jest często wykorzystywane w badaniach medycznych i opracowywaniu dokładnych planów leczenia. Można go także używać do odzyskiwania i rekonstrukcji uszkodzonych części obrazu lub do wykrywania twarzy. 

Aby szybko i efektywnie przetworzyć tak dużą ilość danych, badacze danych muszą polegać na narzędziach do przetwarzania obrazu na potrzeby zadań związanych z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem się. Wiele z najlepszych bibliotek do przetwarzania obrazów jest używanych w Pythonie. 

Przyjrzyjmy się 10 najlepszym bibliotekom przetwarzania obrazów w Pythonie: 

1. OpenCV

Na szczycie naszej listy znajduje się OpenCV, biblioteka typu open source opracowana i wydana przez firmę Intel w 2000 roku. OpenCV jest często wdrażany do zadań związanych z wizją komputerową, takich jak wykrywanie twarzy, wykrywanie obiektów, rozpoznawanie twarzy, segmentacja obrazu i wiele innych. 

Napisany w C++ OpenCV jest również wyposażony w opakowanie Pythona i może być używany razem z NumPy, SciPy i Matplotlib. Jednym z najlepszych aspektów OpenCV jest to, że biblioteka wizji komputerowej stale się rozwija dzięki wielu współpracownikom na Githubie. 

Biblioteka przetwarzania obrazu zapewnia dostęp do ponad 2,500 najnowocześniejszych i klasycznych algorytmów. Użytkownicy mogą używać OpenCV do wykonywania kilku określonych zadań, takich jak usuwanie efektu czerwonych oczu i śledzenie ruchów oczu. 

Oto niektóre z głównych cech OpenCV: 

• Używany przez duże firmy, takie jak IBM, Google i Toyota
• Efektywność algorytmiczna
• Szeroki dostęp do algorytmów
• Wiele interfejsów

2. Obraz Scikit

Kolejną najlepszą na rynku biblioteką do przetwarzania obrazu jest Scikit-Image, która jest używana do prawie każdego zadania związanego z wizją komputerową. Scikit-Image jest częściowo napisany w Cythonie, języku programowania będącym nadzbiorem Pythona. Ta unikalna struktura pomaga osiągnąć dobrą wydajność. 

Scikit-Image, który wykorzystuje tablice NumPy jako obiekty obrazu, oferuje wiele różnych algorytmów do segmentacji, manipulacji przestrzenią kolorów, transformacji geometrycznej, analizy, morfologii, wykrywania cech i wielu innych.

Oto niektóre z najważniejszych cech Scikit-Image: 

• Otwarte źródło i łatwe w użyciu 
• Bezpłatnie z minimalnymi ograniczeniami prawnymi i licencyjnymi
• Uniwersalny 
• Zastosowania w świecie rzeczywistym, takie jak przewidywanie zachowań konsumentów

3. SciPy

Pierwotnie zaprojektowany do obliczeń matematycznych i naukowych, SciPy jest także najlepszą biblioteką do wykonywania wielowymiarowego przetwarzania obrazów poprzez import podmodułu scipy.ndimage. SciPy udostępnia funkcje umożliwiające działanie na n-wymiarowych tablicach Numpy. 

Ta biblioteka przetwarzania obrazów to kolejna świetna opcja, jeśli szukasz szerokiej gamy aplikacji, takich jak segmentacja obrazu, splot, odczytywanie obrazów, wykrywanie twarzy, ekstrakcja cech i nie tylko. 

Oto niektóre z głównych atrakcji Scipy: 

• Polecenia i klasy wysokiego poziomu do wizualizacji i manipulowania danymi
• Otwarte źródło
• Interaktywne sesje z Pythonem
• Klasy, procedury sieciowe i bazodanowe do programowania równoległego

4. Mahota

Jeszcze jedną najlepszą biblioteką do przetwarzania obrazów w Pythonie jest Mahotas, która została pierwotnie zaprojektowana dla informatyki bioobrazowej. Mahotas umożliwia programistom korzystanie z zaawansowanych funkcji, takich jak lokalne wzorce binarne i haralick. Może obliczać obrazy 2D i 3D za pomocą modułu mahotas.features.haralick i wyodrębniać informacje ze zdjęć w celu przeprowadzenia zaawansowanego przetwarzania obrazu. 

Mahotas ma wiele popularnych funkcji, takich jak Watershed, obliczanie punktów wypukłych, przetwarzanie morfologiczne i dopasowywanie szablonów. Istnieje ponad 100 funkcjonalności umożliwiających widzenie komputerowe. 

Oto niektóre z głównych atrakcji Mahotas: 

• Ponad 100 funkcjonalności do wizji komputerowej
• Zaawansowane funkcje
• Oblicza obrazy 2D i 3D
• Stale dodawane nowe funkcjonalności 

5. Poduszka/PIL

Pillow to kolejna biblioteka typu open source do zadań przetwarzania obrazów, będąca zaawansowaną wersją PIL (Python Imaging Library). Dzięki Pillow możesz wykonywać wiele procesów przetwarzania obrazu, takich jak operacje punktowe, filtrowanie i manipulowanie. 

Pillow to jedna z najlepszych bibliotek do obsługi obrazów dzięki obsłudze szerokiej gamy formatów obrazów. Biblioteka przetwarzania obrazów jest łatwa w użyciu, co czyni ją jednym z najpopularniejszych narzędzi dla analityków danych pracujących z obrazami. 

Oto niektóre z głównych cech Pillow: 

• Obsługa różnych formatów obrazów, takich jak JPEG i PNG
• Mudah digunakan
• Różne metody przetwarzania obrazu
• Przydatne do zwiększania danych szkoleniowych w przypadku problemów z widzeniem komputerowym

6. ProstyITK

SimpleITK działa nieco inaczej niż inne biblioteki do przetwarzania obrazów z tej listy. Zamiast traktować obrazy jako tablice, SimpleITK traktuje je jako zbiór punktów w fizycznym obszarze przestrzeni. Innymi słowy, definiuje obszar zajmowany przez obrazy jako początek, rozmiar, odstępy i macierz cosinusów kierunku. Umożliwia to SimpleITK efektywne przetwarzanie obrazów i obsługę wymiarów 2D, 3D i 4D. 

SimpleITK jest często używany do segmentacji obrazu i rejestracji obrazu, czyli procesu nakładania dwóch lub więcej obrazów. 

Oto niektóre z głównych cech SimpleITK: 

• Obsługa obrazów 2D i 3D
• Zaawansowane funkcje programowania zapewniające wydajność, elastyczność i efektywność
• Segmentacja obrazu i rejestracja obrazu
• Traktuje obrazy jako zbiór punktów w obszarze fizycznym w przestrzeni

7. Biblioteki Matplotu

Matplotlib to kolejna świetna opcja dla biblioteki przetwarzania obrazów. Jest szczególnie przydatny jako moduł obrazu do pracy z obrazami w Pythonie i zawiera dwie specyficzne metody odczytu i wyświetlania obrazów. Matplotlib specjalizuje się w wykresach 2D tablic jako wieloplatformowa biblioteka wizualizacji danych na tablicach Numpy. 

Biblioteka przetwarzania obrazu jest zwykle używana do wizualizacji 2D, takich jak wykresy punktowe, histogramy i wykresy słupkowe, ale okazała się użyteczna do przetwarzania obrazu, skutecznie wydobywając informacje z obrazu. Należy pamiętać, że Matplotlib nie obsługuje wszystkich formatów plików. 

Oto niektóre z głównych cech Matplotlib: 

• Prosty i łatwy w użyciu
• Zapewnia wysokiej jakości obrazy i wykresy w różnych formatach
• Otwarte źródło
• wysoce konfigurowalny

8. numpy

Chociaż NumPy to biblioteka Pythona typu open source używana do analizy numerycznej, można jej również używać do zadań przetwarzania obrazu, takich jak kadrowanie obrazu, manipulowanie pikselami, maskowanie wartości pikseli i nie tylko. NumPy zawiera macierz i tablice wielowymiarowe jako struktury danych. 

NumPy może być również używany do redukcji kolorów, binaryzacji, wklejania z plasterkiem, inwersji dodatniej lub ujemnej i wielu innych funkcji. Obrazy można również uważać za złożone z tablic, co umożliwia NumPy wykonywanie różnych zadań przetwarzania obrazu. 

Oto niektóre z głównych cech NumPy: 

• Kompaktowe przechowywanie danych
• Szybkie przetwarzanie tablic
• Pomaga w wielu funkcjach
• Kompatybilność danych z innymi bibliotekami

9. Pgmagick

Na końcu naszej listy znajduje się Pgmagick, kolejna najlepsza biblioteka Pythona do przetwarzania obrazów dla biblioteki GraphicMagick. Narzędzie do przetwarzania obrazu zawiera imponującą kolekcję narzędzi i bibliotek, które zapewniają pomoc w edycji i manipulacji obrazami. 

Oto niektóre z głównych atrakcji Pgmagick:

• Duży zbiór narzędzi i bibliotek
• Edycja i manipulacja obrazami
• Obsługuje wiele formatów obrazów
• Otwarte źródło

10. proste CV

Ostatnią biblioteką do przetwarzania obrazu w Pythonie na naszej liście jest SimpleCV, która jest popularnym frameworkiem typu open source do tworzenia aplikacji wizyjnych z przetwarzaniem obrazu. SimpleCV ma czytelny interfejs dla kamer, konwersji formatów, manipulacji obrazem, ekstrakcji cech i nie tylko. 

Biblioteka przetwarzania obrazu jest popularna wśród osób poszukujących łatwego tworzenia zadań związanych z wizją komputerową. Umożliwia użytkownikom dostęp do bibliotek wizyjnych o dużej mocy, takich jak OpenCV, bez konieczności poznawania formatów plików, głębi bitowej, przestrzeni kolorów, zarządzania buforami i nie tylko. 

Oto niektóre z głównych cech SimpleCV: 

• Otwarte źródło
• Czytelny interfejs
• Z łatwością twórz zadania związane z wizją komputerową
• Dostęp do bibliotek wizji komputerowej o dużej mocy