10 najboljših knjižnic za obdelavo slik v Pythonu

Podatki so najdragocenejši vir, ki ga imajo podjetja v današnji digitalni dobi, velik del teh podatkov pa sestavljajo slike. Podatkovni znanstveniki lahko obdelajo te slike in jih vnesejo v modele strojnega učenja (ML), da pridobijo globoke vpoglede za podjetje. 

Obdelava slik je proces pretvorbe slik v digitalne oblike, preden se na njih izvedejo posebne operacije, ki dajejo dragocene informacije. 

Obstaja nekaj glavnih vrst obdelave slik: 

• Vizualizacija: Zaznani so predmeti, ki niso vidni na sliki
• priznanje: Zaznavanje predmetov na sliki
  
• Ostrenje in obnova: Izvirne slike so izboljšane
• Prepoznavanje vzorcev: Vzorci na sliki so izmerjeni
• Pridobivanje: Z iskanjem po veliki zbirki podatkov poiščite slike, ki so podobne izvirniku

Ko se podjetje odloči za uporabo obdelave slik, obstaja veliko možnih aplikacij. Na primer, obdelava slik se pogosto uporablja v medicinskih raziskavah in za razvoj natančnih načrtov zdravljenja. Uporablja se lahko tudi za obnovitev in rekonstrukcijo poškodovanih delov slike ali za zaznavanje obrazov. 

Za hitro in učinkovito obdelavo te velike količine podatkov se morajo podatkovni znanstveniki zanesti na orodja za obdelavo slik za naloge strojnega in globokega učenja. Številne najboljše knjižnice za obdelavo slik se uporabljajo v Pythonu. 

Oglejmo si 10 najboljših knjižnic za obdelavo slik v Pythonu: 

1. OpenCV

Na vrhu našega seznama je OpenCV, ki je odprtokodna knjižnica, ki jo je razvil in izdal Intel leta 2000. OpenCV se pogosto uporablja za naloge računalniškega vida, kot so zaznavanje obrazov, zaznavanje predmetov, prepoznavanje obrazov, segmentacija slik in še veliko več. 

OpenCV, napisan v C++, ima tudi ovoj Python in se lahko uporablja poleg NumPy, SciPy in Matplotlib. Eden najboljših vidikov OpenCV je, da se knjižnica računalniškega vida nenehno razvija zahvaljujoč številnim sodelavcem na Githubu. 

Knjižnica za obdelavo slik omogoča dostop do več kot 2,500 najsodobnejših in klasičnih algoritmov. Uporabniki lahko uporabljajo OpenCV za izvajanje več posebnih nalog, kot je odstranjevanje rdečih oči in sledenje gibanju oči. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov OpenCV: 

• Uporabljajo ga velika podjetja, kot so IBM, Google in Toyota
• Algoritemska učinkovitost
• Širok dostop do algoritmov
• Več vmesnikov

2. Scikit-Image

Druga vrhunska knjižnica za obdelavo slik na trgu je Scikit-Image, ki se uporablja za skoraj vse naloge računalniškega vida. Scikit-Image je delno napisan v Cythonu, ki je programski jezik, ki je nadnabor Pythona. Ta edinstvena struktura mu pomaga doseči dobro delovanje. 

Scikit-Image, ki uporablja polja NumPy kot objekte slike, ponuja veliko različnih algoritmov za segmentacijo, manipulacijo barvnega prostora, geometrijsko transformacijo, analizo, morfologijo, zaznavanje funkcij in še veliko več.

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov Scikit-Image: 

• Odprtokodni in enostaven za uporabo 
• Brezplačno z minimalnimi pravnimi in licenčnimi omejitvami
• Vsestranska 
• Aplikacije iz resničnega sveta, kot je napovedovanje vedenja potrošnikov

3. SciPy

Prvotno zasnovan za matematične in znanstvene izračune, je SciPy tudi vrhunska knjižnica za izvajanje večdimenzionalne obdelave slik z uvozom podmodula scipy.ndimage. SciPy ponuja funkcije za delovanje na n-dimenzionalnih nizih Numpy. 

Ta knjižnica za obdelavo slik je še ena odlična možnost, če iščete široko paleto aplikacij, kot so segmentacija slik, zvijanje, branje slik, zaznavanje obrazov, ekstrakcija funkcij in drugo. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov Scipyja: 

• Visokonivojski ukazi in razredi za vizualizacijo in obdelavo podatkov
• Odprtokodno
• Interaktivne seje s Pythonom
• Razredi, splet in baze podatkov rutine za vzporedno programiranje

4. Mahotas

Še ena vrhunska knjižnica za obdelavo slik v Pythonu je Mahotas, ki je bila prvotno zasnovana za bioslikovno informatiko. Mahotas omogoča razvijalcem, da izkoristijo napredne funkcije, kot so lokalni binarni vzorci in haralick. Prek modula mahotas.features.haralick lahko izračuna 2D in 3D slike in iz slik izvleče informacije za izvajanje napredne obdelave slik. 

Mahotas ima številne priljubljene funkcije, kot so vodna ločnica, izračuni konveksnih točk, morfološka obdelava in ujemanje predlog. Obstaja več kot 100 funkcij za zmogljivosti računalniškega vida. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov Mahotas: 

• Več kot 100 funkcionalnosti za računalniški vid
• Napredne funkcije
• Računa 2D in 3D slike
• Nenehno dodajanje novih funkcionalnosti 

5. Blazina/PIL

Druga odprtokodna knjižnica za naloge obdelave slik, Pillow, je napredna različica PIL (Python Imaging Library). S Pillowom lahko izvajate številne procese pri obdelavi slik, kot so točkovne operacije, filtriranje in manipulacija. 

Pillow je ena izmed najboljših knjižnic za obdelavo slik, zahvaljujoč podpori za široko paleto formatov slik. Knjižnica za obdelavo slik je enostavna za uporabo, zaradi česar je eno najpogostejših orodij za podatkovne znanstvenike, ki delajo s slikami. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov Pillow: 

• Podpora za različne formate slik, kot sta JPEG in PNG
• Enostaven za uporabo
• Različne metode obdelave slike
• Uporabno za povečanje podatkov o usposabljanju za težave z računalniškim vidom

6. SimpleITK

SimpleITK deluje nekoliko drugače kot druge knjižnice za obdelavo slik na tem seznamu. Namesto da bi slike obravnaval kot nize, jih SimpleITK obravnava kot niz točk na fizični regiji v prostoru. Z drugimi besedami, definira območje, ki ga zasedajo slike, kot izvor, velikost, razmik in kosinusno matriko smeri. To omogoča SimpleITK, da učinkovito obdeluje slike in podpira 2D, 3D in 4D dimenzije. 

SimpleITK se pogosto uporablja za segmentacijo slike in registracijo slike, kar je postopek prekrivanja dveh ali več slik. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov SimpleITK: 

• Podpora za 2D in 3D slike
• Napredne funkcije programiranja, ki zagotavljajo zmogljivost, prilagodljivost in učinkovitost
• Segmentacija slike in registracija slike
• Slike obravnava kot niz točk na fizični regiji v prostoru

7. matplotlib

Matplotlib je še ena odlična možnost za knjižnico za obdelavo slik. Še posebej je uporaben kot slikovni modul za delo s slikami v Pythonu in vključuje dve posebni metodi za branje in prikazovanje slik. Matplotlib je specializiran za 2D izrise nizov kot večplatformska knjižnica za vizualizacijo podatkov na nizih Numpy. 

Knjižnica za obdelavo slik se običajno uporablja za 2D vizualizacije, kot so razpršeni diagrami, histogrami in palični grafi, vendar se je izkazala za uporabno za obdelavo slik, saj učinkovito črpa informacije iz slike. Pomembno je omeniti, da Matplotlib ne podpira vseh formatov datotek. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov Matplotliba: 

• Preprosta in enostavna za uporabo
• Zagotavlja visokokakovostne slike in risbe v različnih formatih
• Odprtokodno
• Zelo prilagodljiv

8. numpy

Medtem ko je NumPy odprtokodna knjižnica Python, ki se uporablja za numerično analizo, jo je mogoče uporabiti tudi za naloge obdelave slik, kot so obrezovanje slik, manipulacija slikovnih pik, maskiranje vrednosti slikovnih pik in drugo. NumPy vsebuje matriko in večdimenzionalne nize kot podatkovne strukture. 

NumPy lahko uporabite tudi za pomoč pri zmanjšanju barv, binarizaciji, lepljenju z rezino, pozitivni ali negativni inverziji in številnih drugih funkcijah. Slike je mogoče obravnavati tudi kot sestavljene iz nizov, kar NumPyju omogoča izvajanje različnih nalog obdelave slik. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov NumPy: 

• Kompaktno shranjevanje podatkov
• Visoka hitrost obdelave nizov
• Pomaga pri številnih funkcijah
• Združljivost podatkov z drugimi knjižnicami

9. Pgmagick

Bliža se koncu našega seznama Pgmagick, ki je še ena vrhunska knjižnica Python za obdelavo slik za knjižnico GraphicMagick. Orodje za obdelavo slik ima impresivno zbirko orodij in knjižnic, ki nudijo pomoč pri urejanju in obdelavi slik. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov Pgmagicka:

• Velika zbirka orodij in knjižnic
• Urejanje slik in obdelava slik
• Podpira veliko slikovnih formatov
• Odprtokodno

10. SimpleCV

Zadnja knjižnica za obdelavo slik v Pythonu na našem seznamu je SimpleCV, ki je priljubljeno odprtokodno ogrodje za ustvarjanje aplikacij za računalniški vid z obdelavo slik. SimpleCV ima berljiv vmesnik za kamere, pretvorbo formatov, obdelavo slik, ekstrakcijo funkcij in več. 

Knjižnica za obdelavo slik je priljubljena med tistimi, ki želijo preprosto ustvarjati naloge računalniškega vida. Uporabnikom omogoča dostop do zmogljivih knjižnic računalniškega vida, kot je OpenCV, ne da bi se jim bilo treba učiti o formatih datotek, bitnih globinah, barvnih prostorih, upravljanju medpomnilnika in še več. 

Tukaj je nekaj glavnih poudarkov SimpleCV: 

• Odprtokodno
• Berljiv vmesnik
• Enostavno ustvarite naloge računalniškega vida
• Dostop do zmogljivih knjižnic računalniškega vida