10 najlepších knižníc na spracovanie obrázkov v Pythone

Údaje sú najcennejším zdrojom, ktorý majú podniky v dnešnom digitálnom veku, a veľkú časť týchto údajov tvoria obrázky. Vedci zaoberajúci sa údajmi môžu tieto obrázky spracovať a vložiť do modelov strojového učenia (ML), aby získali podrobné informácie o podnikaní. 

Spracovanie obrazu je proces transformácie obrázkov do digitálnych foriem pred vykonaním špeciálnych operácií na nich, čo poskytuje cenné informácie. 

Existuje niekoľko hlavných typov spracovania obrazu: 

• vizualizácia: Rozpoznajú sa objekty, ktoré nie sú viditeľné na obrázku
• Uznanie: Rozpoznajte objekty prítomné na obrázku
  
• Ostrenie a obnovenie: Pôvodné obrázky sú vylepšené
• Rozpoznanie vzoru: Vzory na obrázku sú merané
• Získavanie: Nájdite obrázky, ktoré sú podobné originálu, prehľadaním vo veľkej databáze

Akonáhle sa podnik rozhodne využiť spracovanie obrazu, existuje veľa potenciálnych aplikácií. Napríklad spracovanie obrazu sa často používa v lekárskom výskume a na vývoj presných liečebných plánov. Môže sa tiež použiť na obnovenie a rekonštrukciu poškodených častí obrázka alebo na vykonanie detekcie tváre. 

Aby bolo možné spracovať toto veľké množstvo údajov rýchlo a efektívne, musia sa dátoví vedci pri úlohách strojového učenia a hlbokého učenia spoliehať na nástroje na spracovanie obrazu. V Pythone sa používa veľa špičkových knižníc na spracovanie obrázkov. 

Poďme sa pozrieť na 10 najlepších knižníc na spracovanie obrázkov v Pythone: 

1. OpenCV

Na vrchole nášho zoznamu je OpenCV, čo je knižnica s otvoreným zdrojovým kódom, ktorú vyvinula a vydala spoločnosť Intel v roku 2000. OpenCV sa často používa na úlohy počítačového videnia, ako je detekcia tváre, detekcia objektov, rozpoznávanie tváre, segmentácia obrazu a mnoho ďalších. 

OpenCV, napísané v C++, prichádza aj s obalom Python a dá sa použiť spolu s NumPy, SciPy a Matplotlib. Jedným z najlepších aspektov OpenCV je, že knižnica počítačového videnia sa neustále vyvíja vďaka mnohým prispievateľom na Github. 

Knižnica spracovania obrazu poskytuje prístup k viac ako 2,500 XNUMX najmodernejším a klasickým algoritmom. Používatelia môžu použiť OpenCV na vykonávanie niekoľkých špecifických úloh, ako je odstránenie červených očí a sledovanie pohybov očí. 

Tu sú niektoré z hlavných vrcholov OpenCV: 

• Používajú ho veľké spoločnosti ako IBM, Google a Toyota
• Algoritmická účinnosť
• Široký prístup k algoritmom
• Viaceré rozhrania

2. Scikit-Image

Ďalšou špičkovou knižnicou na spracovanie obrazu na trhu je Scikit-Image, ktorá sa používa takmer pri každej úlohe počítačového videnia. Scikit-Image je čiastočne napísaný v Cythone, čo je programovací jazyk, ktorý je nadmnožinou Pythonu. Táto jedinečná štruktúra mu pomáha dosiahnuť dobrý výkon. 

Scikit-Image, ktorý používa polia NumPy ako obrazové objekty, ponúka mnoho rôznych algoritmov na segmentáciu, manipuláciu s farebným priestorom, geometrickú transformáciu, analýzu, morfológiu, detekciu prvkov a mnoho ďalších.

Tu sú niektoré z hlavných vrcholov Scikit-Image: 

• Open source a jednoduché použitie 
• Zadarmo s minimálnymi právnymi a licenčnými obmedzeniami
• Univerzálny 
• Aplikácie v reálnom svete, ako je predikcia správania spotrebiteľov

3. SCIP

SciPy, pôvodne navrhnutá pre matematické a vedecké výpočty, je tiež špičkovou knižnicou na vykonávanie viacrozmerného spracovania obrazu importovaním submodulu scipy.ndimage. SciPy poskytuje funkcie na prácu na n-rozmerných poliach Numpy. 

Táto knižnica na spracovanie obrazu je ďalšou skvelou voľbou, ak hľadáte širokú škálu aplikácií, ako je segmentácia obrazu, konvolúcia, čítanie obrázkov, detekcia tváre, extrakcia funkcií a ďalšie. 

Tu sú niektoré z hlavných vrcholov Scipy: 

• Príkazy a triedy na vysokej úrovni na vizualizáciu a manipuláciu s údajmi
• open source
• Interaktívne relácie s Pythonom
• Triedy, webové a databázové rutiny pre paralelné programovanie

4. Mahotas

Ďalšou špičkovou knižnicou na spracovanie obrazu v Pythone je Mahotas, ktorá bola pôvodne navrhnutá pre informatiku bioobrazu. Mahotas umožňuje vývojárom využívať pokročilé funkcie, ako sú lokálne binárne vzory a haralick. Dokáže vypočítať 2D a 3D obrázky prostredníctvom svojho modulu mahotas.features.haralick a extrahuje informácie z obrázkov na vykonanie pokročilého spracovania obrázkov. 

Mahotas má mnoho populárnych funkcií, ako je Watershed, výpočty konvexných bodov, morfologické spracovanie a porovnávanie šablón. Existuje viac ako 100 funkcií pre počítačové videnie. 

Tu sú niektoré z hlavných vrcholov Mahotas: 

• Viac ako 100 funkcií pre počítačové videnie
• Pokročilé vlastnosti
• Vypočítava 2D a 3D obrázky
• Neustále pridávanie nových funkcií 

5. Vankúš/PIL

Ďalšia open-source knižnica pre úlohy spracovania obrázkov, Pillow, je pokročilá verzia PIL (Python Imaging Library). S Pillow môžete vykonávať mnoho procesov pri spracovaní obrazu, ako sú bodové operácie, filtrovanie a manipulácia. 

Vankúš patrí medzi špičkové knižnice na manipuláciu s obrázkami vďaka podpore širokej škály obrazových formátov. Knižnica na spracovanie obrazu sa ľahko používa, čo z nej robí jeden z najbežnejších nástrojov pre vedcov údajov, ktorí pracujú s obrázkami. 

Tu sú niektoré z hlavných výhod Pillow: 

• Podpora rôznych obrazových formátov ako JPEG a PNG
• Jednoduché použitie
• Rôzne metódy spracovania obrazu
• Užitočné na rozšírenie tréningových údajov pri problémoch s počítačovým videním

6. SimpleITK

SimpleITK funguje trochu inak ako ostatné knižnice na spracovanie obrázkov v tomto zozname. Namiesto toho, aby považoval obrázky za polia, SimpleITK ich považuje za množinu bodov vo fyzickej oblasti v priestore. Inými slovami, definuje oblasť obsadenú obrázkami ako pôvod, veľkosť, rozstup a smer kosínusovej matice. To umožňuje SimpleITK efektívne spracovávať obrázky a podporovať 2D, 3D a 4D rozmery. 

SimpleITK sa často používa na segmentáciu obrázkov a registráciu obrázkov, čo je proces prekrývania dvoch alebo viacerých obrázkov. 

Tu sú niektoré z hlavných výhod SimpleITK: 

• Podpora pre 2D a 3D obrázky
• Pokročilé programovacie funkcie, ktoré poskytujú výkon, flexibilitu a efektivitu
• Segmentácia obrazu a registrácia obrazu
• Obrázky považuje za množinu bodov vo fyzickej oblasti v priestore

7. matplotlib

Matplotlib je ďalšou skvelou voľbou pre knižnicu na spracovanie obrázkov. Je užitočný najmä ako obrázkový modul na prácu s obrázkami v Pythone a obsahuje dve špecifické metódy na čítanie a zobrazovanie obrázkov. Matplotlib sa špecializuje na 2D grafy polí ako multiplatformová knižnica na vizualizáciu údajov na poliach Numpy. 

Knižnica na spracovanie obrazu sa zvyčajne používa na 2D vizualizácie, ako sú bodové grafy, histogramy a stĺpcové grafy, ale ukázalo sa, že je užitočná na spracovanie obrazu tým, že efektívne vytiahne informácie z obrazu. Je dôležité poznamenať, že Matplotlib nepodporuje všetky formáty súborov. 

Tu sú niektoré z hlavných vrcholov Matplotlib: 

• Jednoduché a ľahko použiteľné
• Poskytuje vysokokvalitné obrázky a grafy v rôznych formátoch
• open source
• vysoko prispôsobiteľné

8. nemotorný

Zatiaľ čo NumPy je open-source knižnica Pythonu používaná na numerickú analýzu, možno ju použiť aj na úlohy spracovania obrázkov, ako je orezávanie obrázkov, manipulácia s pixelmi, maskovanie hodnôt pixelov a ďalšie. NumPy obsahuje maticu a viacrozmerné polia ako dátové štruktúry. 

NumPy môže byť tiež použitý na pomoc s redukciou farieb, binarizáciou, pastou s rezom, pozitívnou alebo negatívnou inverziou a mnohými ďalšími funkciami. Obrázky možno tiež považovať za zložené z polí, čo umožňuje NumPy vykonávať rôzne úlohy spracovania obrazu. 

Tu sú niektoré z hlavných vrcholov NumPy: 

• Kompaktné úložisko dát
• Vysokorýchlostné spracovanie polí
• Pomáha s mnohými funkciami
• Kompatibilita údajov s inými knižnicami

9. Pgmagick

Blíži sa koniec nášho zoznamu Pgmagick, čo je ďalšia špičková Python knižnica na spracovanie obrázkov pre knižnicu GraphicMagick. Nástroj na spracovanie obrázkov má pôsobivú zbierku nástrojov a knižníc, ktoré poskytujú pomoc pri úprave obrázkov a manipulácii s nimi. 

Tu sú niektoré z hlavných vrcholov Pgmagick:

• Veľká zbierka nástrojov a knižníc
• Úprava obrázkov a manipulácia s nimi
• Podporuje mnoho obrazových formátov
• open source

10. Jednoduché CV

Posledná knižnica na spracovanie obrazu v Pythone na našom zozname je SimpleCV, čo je populárny open-source rámec na vytváranie aplikácií počítačového videnia so spracovaním obrazu. SimpleCV má čitateľné rozhranie pre fotoaparáty, konverziu formátov, manipuláciu s obrázkami, extrakciu funkcií a ďalšie. 

Knižnica spracovania obrazu je populárna medzi tými, ktorí chcú jednoducho vytvárať úlohy počítačového videnia. Umožňuje používateľom získať prístup k vysoko výkonným knižniciam počítačového videnia, ako je OpenCV, bez toho, aby sa museli učiť o formátoch súborov, bitových hĺbkach, farebných priestoroch, správe vyrovnávacej pamäte a podobne. 

Tu sú niektoré z hlavných bodov SimpleCV: 

• open source
• Čitateľné rozhranie
• Jednoducho vytvárajte úlohy počítačového videnia
• Prístup k vysokovýkonným knižniciam počítačového videnia