10 найкращих бібліотек обробки зображень у Python

Дані є найціннішим ресурсом, який мають підприємства в сучасну цифрову епоху, і велика частина цих даних складається із зображень. Науковці даних можуть обробляти ці зображення та вводити їх у моделі машинного навчання (ML), щоб отримати глибоке розуміння для бізнесу. 

Обробка зображень — це процес перетворення зображень у цифрову форму перед виконанням над ними спеціальних операцій, який дає цінну інформацію. 

Існує кілька основних типів обробки зображень: 

• Візуалізація: Виявляються об’єкти, невидимі на зображенні
• Визнання: Виявляти об’єкти, присутні на зображенні
  
• Заточка та відновлення: Покращено вихідні зображення
• Розпізнавання образів: Візерунки на зображенні виміряні
• Отримання: Знайдіть зображення, схожі на оригінал, здійснивши пошук у великій базі даних

Якщо компанія вирішує використовувати обробку зображень, з’являється багато потенційних застосувань. Наприклад, обробка зображень часто використовується в медичних дослідженнях і для розробки точних планів лікування. Його також можна використовувати для відновлення та реконструкції пошкоджених частин зображення або для визначення обличчя. 

Щоб швидко й ефективно обробити цей великий обсяг даних, дослідники даних повинні покладатися на інструменти обробки зображень для завдань машинного та глибокого навчання. Багато найкращих бібліотек обробки зображень використовуються в Python. 

Давайте подивимося на 10 найкращих бібліотек обробки зображень у Python: 

1. OpenCV

Очолює наш список OpenCV, бібліотека з відкритим вихідним кодом, розроблена та випущена компанією Intel у 2000 році. OpenCV часто розгортається для завдань комп’ютерного зору, таких як виявлення облич, розпізнавання об’єктів, розпізнавання облич, сегментація зображень тощо. 

Написаний на C++, OpenCV також постачається з оболонкою Python і може використовуватися разом із NumPy, SciPy та Matplotlib. Одним із найкращих аспектів OpenCV є те, що бібліотека комп’ютерного зору постійно розвивається завдяки численним дописувачам на Github. 

Бібліотека обробки зображень надає доступ до понад 2,500 найсучасніших і класичних алгоритмів. Користувачі можуть використовувати OpenCV для виконання кількох конкретних завдань, як-от видалення червоних очей і відстеження рухів очей. 

Ось деякі з основних моментів OpenCV: 

• Використовується такими великими компаніями, як IBM, Google і Toyota
• Алгоритмічна ефективність
• Широкий доступ до алгоритмів
• Кілька інтерфейсів

2. Scikit-Image

Ще одна найпопулярніша бібліотека обробки зображень на ринку — Scikit-Image, яка використовується майже для кожного завдання комп’ютерного зору. Scikit-Image частково написано мовою програмування Cython, яка є надмножиною Python. Ця унікальна структура допомагає досягти хороших показників. 

Scikit-Image, який використовує масиви NumPy як об’єкти зображень, пропонує багато різних алгоритмів для сегментації, маніпуляції колірним простором, геометричної трансформації, аналізу, морфології, виявлення функцій і багато іншого.

Ось деякі з основних моментів Scikit-Image: 

• Відкритий код і простий у використанні 
• Безкоштовно з мінімальними юридичними та ліцензійними обмеженнями
• Різнобічний 
• Програми реального світу, такі як прогнозування поведінки споживачів

3. SciPy

Спочатку розроблена для математичних і наукових обчислень, SciPy також є найкращою бібліотекою для обробки багатовимірних зображень шляхом імпорту підмодуля scipy.ndimage. SciPy надає функції для роботи з n-вимірними масивами Numpy. 

Ця бібліотека обробки зображень є ще одним чудовим варіантом, якщо ви шукаєте широкий спектр програм, як-от сегментація зображень, згортка, читання зображень, розпізнавання облич, виділення функцій тощо. 

Ось деякі з основних моментів Scipy: 

• Команди та класи високого рівня для візуалізації та обробки даних
• Відкрите джерело
• Інтерактивні сесії з Python
• Класи, веб-процедури та процедури бази даних для паралельного програмування

4. Махотас

Ще одна найкраща бібліотека обробки зображень у Python — Mahotas, яка спочатку була розроблена для інформатики біозображень. Mahotas дозволяє розробникам скористатися розширеними функціями, такими як локальні двійкові шаблони та haralick. Він може обчислювати 2D- і 3D-зображення за допомогою свого модуля mahotas.features.haralick і витягує інформацію із зображень для виконання розширеної обробки зображень. 

Mahotas має багато популярних функцій, таких як вододіл, обчислення опуклих точок, морфологічна обробка та зіставлення шаблонів. Існує понад 100 функцій комп’ютерного зору. 

Ось деякі з основних моментів Mahotas: 

• Більше 100 функцій комп'ютерного зору
• розширені можливості
• Обчислює 2D і 3D зображення
• Постійне додавання нових функцій 

5. Подушка/PIL

Інша бібліотека з відкритим вихідним кодом для завдань обробки зображень, Pillow, є вдосконаленою версією PIL (бібліотека зображень Python). За допомогою Pillow ви можете виконувати багато процесів обробки зображень, як-от точкові операції, фільтрування та маніпуляції. 

Pillow є однією з найкращих бібліотек для обробки зображень завдяки підтримці широкого діапазону форматів зображень. Бібліотека обробки зображень проста у використанні, що робить її одним із найпоширеніших інструментів для дослідників даних, які працюють із зображеннями. 

Ось деякі з основних моментів Pillow: 

• Підтримка різних форматів зображень, таких як JPEG і PNG
• Простий у використанні
• Різні методи обробки зображень
• Корисно для доповнення тренувальних даних для проблем комп’ютерного зору

6. SimpleITK

SimpleITK працює дещо інакше, ніж інші бібліотеки обробки зображень у цьому списку. Замість того, щоб розглядати зображення як масиви, SimpleITK розглядає їх як набір точок у фізичній області простору. Іншими словами, він визначає область, зайняту зображеннями, як матрицю координат, розміру, інтервалу та косинусів напрямку. Це дозволяє SimpleITK ефективно обробляти зображення та підтримувати 2D, 3D та 4D виміри. 

SimpleITK часто використовується для сегментації та реєстрації зображень, що є процесом накладання двох чи більше зображень. 

Ось деякі з основних моментів SimpleITK: 

• Підтримка 2D і 3D зображень
• Розширені функції програмування, які забезпечують продуктивність, гнучкість і ефективність
• Сегментація зображення та реєстрація зображення
• Розглядає зображення як набір точок у фізичній області простору

7. Матплотліб

Matplotlib — ще один чудовий варіант для бібліотеки обробки зображень. Він особливо корисний як модуль зображень для роботи із зображеннями в Python і включає два специфічних методи для читання та відображення зображень. Matplotlib спеціалізується на двовимірних графіках масивів як багатоплатформна бібліотека візуалізації даних на масивах Numpy. 

Бібліотека обробки зображень зазвичай використовується для двовимірних візуалізацій, таких як точкові діаграми, гістограми та стовпчасті діаграми, але вона виявилася корисною для обробки зображень, оскільки ефективно витягує інформацію із зображення. Важливо зазначити, що Matplotlib підтримує не всі формати файлів. 

Ось деякі з основних моментів Matplotlib: 

• Простий і зручний у використанні
• Надає високоякісні зображення та сюжети в різних форматах
• Відкрите джерело
• Високо настроюється

8. numpy

Хоча NumPy є бібліотекою Python з відкритим вихідним кодом, яка використовується для числового аналізу, її також можна використовувати для завдань обробки зображень, таких як кадрування зображення, маніпулювання пікселями, маскування значень пікселів тощо. NumPy містить матрицю та багатовимірні масиви як структури даних. 

NumPy також можна використовувати для зменшення кольору, бінаризації, вставки з фрагментами, позитивної чи негативної інверсії та багатьох інших функцій. Зображення також можна вважати складеними з масивів, що дозволяє NumPy виконувати різні завдання обробки зображень. 

Ось деякі з основних моментів NumPy: 

• Компактне зберігання даних
• Швидкісна обробка масивів
• Допомагає з багатьма функціями
• Сумісність даних з іншими бібліотеками

9. Pgmagick

Наближається до кінця нашого списку Pgmagick, яка є ще однією найкращою бібліотекою Python для обробки зображень для бібліотеки GraphicMagick. Інструмент обробки зображень має вражаючу колекцію інструментів і бібліотек, які допомагають у редагуванні та маніпуляції зображеннями. 

Ось деякі з основних моментів Pgmagick:

• Велика колекція інструментів і бібліотек
• Редагування зображень і маніпулювання зображеннями
• Підтримує багато форматів зображень
• Відкрите джерело

10. SimpleCV

Останньою бібліотекою обробки зображень на Python у нашому списку є SimpleCV, яка є популярним фреймворком із відкритим кодом для створення програм комп’ютерного бачення з обробкою зображень. SimpleCV має зрозумілий інтерфейс для камер, перетворення форматів, обробки зображень, вилучення функцій тощо. 

Бібліотека обробки зображень популярна серед тих, хто хоче легко створювати завдання комп’ютерного зору. Це дозволяє користувачам отримати доступ до потужних бібліотек комп’ютерного зору, таких як OpenCV, без необхідності вивчати формати файлів, бітову глибину, колірні простори, керування буферами тощо. 

Ось деякі з основних моментів SimpleCV: 

• Відкрите джерело
• Читабельний інтерфейс
• Легко створюйте завдання комп’ютерного зору
• Доступ до потужних бібліотек комп’ютерного зору