Python-dagi 10 ta eng yaxshi tasvirni qayta ishlash kutubxonalari

Ma'lumotlar bugungi raqamli asrda korxonalar ega bo'lgan eng qimmatli manba bo'lib, bu ma'lumotlarning katta qismini tasvirlar tashkil qiladi. Ma'lumotni o'rganish bo'yicha mutaxassislar ushbu rasmlarni qayta ishlashlari va biznes haqida chuqur tushunchaga ega bo'lish uchun ularni mashinani o'rganish (ML) modellariga kiritishlari mumkin. 

Tasvirni qayta ishlash - bu qimmatli ma'lumotni beradigan maxsus operatsiyalarni bajarishdan oldin tasvirlarni raqamli shakllarga aylantirish jarayoni. 

Tasvirga ishlov berishning bir necha asosiy turlari mavjud: 

• Vizualizatsiya: Rasmda ko'rinmaydigan ob'ektlar aniqlanadi
• E'tirof: Rasmda mavjud bo'lgan narsalarni aniqlang
  
• Keskinlashtirish va tiklash: Asl tasvirlar yaxshilandi
• Shaklni aniqlash: Rasmdagi naqshlar o'lchanadi
• Qidiruv: Katta ma'lumotlar bazasini qidirish orqali asl nusxaga o'xshash rasmlarni toping

Biznes tasvirni qayta ishlashdan foydalanishga qaror qilgandan so'ng, ko'plab potentsial ilovalar mavjud. Misol uchun, tasvirni qayta ishlash ko'pincha tibbiy tadqiqotlarda va aniq davolash rejalarini ishlab chiqishda qo'llaniladi. Bundan tashqari, tasvirning buzilgan qismlarini tiklash va rekonstruksiya qilish yoki yuzni aniqlashni amalga oshirish uchun ham foydalanish mumkin. 

Ushbu katta hajmdagi ma'lumotlarni tez va samarali qayta ishlash uchun ma'lumotlar olimlari mashinani o'rganish va chuqur o'rganish vazifalari uchun tasvirni qayta ishlash vositalariga tayanishi kerak. Python-da tasvirni qayta ishlashning eng yaxshi kutubxonalaridan ko'p foydalaniladi. 

Keling, Python-dagi 10 ta eng yaxshi tasvirni qayta ishlash kutubxonalarini ko'rib chiqaylik: 

1. OpenCV

Bizning roʻyxatimizda birinchi oʻrinda 2000-yilda Intel tomonidan ishlab chiqilgan va chiqarilgan ochiq manbali kutubxona boʻlgan OpenCV turadi. OpenCV koʻpincha yuzni aniqlash, obʼyektlarni aniqlash, yuzni aniqlash, tasvirni segmentatsiyalash va boshqa koʻp narsalarni kompyuterda koʻrish vazifalari uchun qoʻllaniladi. 

C++ tilida yozilgan OpenCV, shuningdek, Python o'rami bilan birga keladi va NumPy, SciPy va Matplotlib bilan birga ishlatilishi mumkin. OpenCV-ning eng yaxshi jihatlaridan biri shundaki, kompyuterni ko'rish kutubxonasi Github-dagi ko'plab hissa qo'shuvchilari tufayli doimiy ravishda rivojlanib boradi. 

Tasvirlarni qayta ishlash kutubxonasi 2,500 dan ortiq zamonaviy va klassik algoritmlardan foydalanish imkonini beradi. Foydalanuvchilar qizil ko'zlarni olib tashlash va ko'z harakatlarini kuzatish kabi bir nechta maxsus vazifalarni bajarish uchun OpenCV-dan foydalanishlari mumkin. 

Mana OpenCV ning asosiy diqqatga sazovor joylari: 

• IBM, Google va Toyota kabi yirik kompaniyalar tomonidan qo'llaniladi
• Algoritmik samaradorlik
• Algoritmlarga keng kirish
• Bir nechta interfeyslar

2. Scikit-tasvir

Bozordagi yana bir eng yaxshi tasvirni qayta ishlash kutubxonasi Scikit-Image bo'lib, u deyarli har bir kompyuterni ko'rish vazifasi uchun ishlatiladi. Scikit-Image qisman Cython-da yozilgan, bu Python-ning yuqori to'plami bo'lgan dasturlash tilidir. Ushbu noyob tuzilma yaxshi ishlashga erishishga yordam beradi. 

NumPy massivlarini tasvir ob'ektlari sifatida ishlatadigan Scikit-Image segmentatsiya, rang maydonini manipulyatsiya qilish, geometrik o'zgartirish, tahlil qilish, morfologiya, xususiyatlarni aniqlash va boshqalar uchun juda ko'p turli xil algoritmlarni taklif qiladi.

Bu erda Scikit-Image-ning asosiy diqqatga sazovor joylari: 

• Ochiq manba va ulardan foydalanish oson 
• Minimal qonuniy va litsenziyalash cheklovlari bilan bepul
• ko'p tomonli 
• Iste'molchi xatti-harakatlarini bashorat qilish kabi haqiqiy dunyo ilovalari

3. SciPy

Dastlab matematik va ilmiy hisoblashlar uchun moʻljallangan SciPy shuningdek, scipy.ndimage submodulini import qilish orqali koʻp oʻlchovli tasvirlarni qayta ishlashni amalga oshirish uchun eng yaxshi kutubxona hisoblanadi. SciPy n o'lchovli Numpy massivlarida ishlash funktsiyalarini ta'minlaydi. 

Agar siz tasvirni segmentatsiyalash, konvolyutsiya, tasvirlarni o'qish, yuzni aniqlash, xususiyatlarni ajratib olish va boshqalar kabi keng ko'lamli ilovalarni izlayotgan bo'lsangiz, bu tasvirni qayta ishlash kutubxonasi yana bir ajoyib imkoniyatdir. 

Mana Scipy-ning asosiy diqqatga sazovor joylari: 

• Ma'lumotlarni vizuallashtirish va manipulyatsiya qilish uchun yuqori darajadagi buyruqlar va sinflar
• Open source
• Python bilan interaktiv seanslar
• Parallel dasturlash uchun sinflar, veb va ma'lumotlar bazasi tartiblari

4. Mahotas

Python-da tasvirni qayta ishlashning yana bir eng yaxshi kutubxonasi Mahotas bo'lib, u dastlab bioimage informatika uchun mo'ljallangan. Mahotas ishlab chiquvchilarga mahalliy ikkilik naqshlar va haralick kabi ilg'or xususiyatlardan foydalanish imkonini beradi. U mahotas.features.haralick moduli orqali 2D va 3D tasvirlarni hisoblashi mumkin va ilg'or tasvirni qayta ishlash uchun rasmlardan ma'lumotlarni ajratib oladi. 

Mahotas suv havzasi, konveks nuqtalarini hisoblash, morfologik ishlov berish va shablonlarni moslashtirish kabi ko'plab mashhur funktsiyalarga ega. Kompyuterni ko'rish imkoniyatlari uchun 100 dan ortiq funksiyalar mavjud. 

Mana, Mahotasning asosiy diqqatga sazovor joylari: 

• Kompyuterni ko'rish uchun 100 dan ortiq funksiyalar
• Murakkab xususiyatlari
• 2D va 3D tasvirlarni hisoblaydi
• Doimiy ravishda yangi funktsiyalarni qo'shish 

5. Yostiq/PIL

Tasvirlarni qayta ishlash vazifalari uchun boshqa ochiq manba kutubxonasi Pillow bu PIL (Python Imaging Library) ning ilg'or versiyasidir. Pillow yordamida siz tasvirni qayta ishlashda nuqta operatsiyalari, filtrlash va manipulyatsiya kabi ko'plab jarayonlarni amalga oshirishingiz mumkin. 

Pillow keng ko'lamli tasvir formatlarini qo'llab-quvvatlashi tufayli tasvirlarni qayta ishlash uchun eng yaxshi kutubxonalardan biridir. Tasvirga ishlov berish kutubxonasidan foydalanish oson, bu uni tasvirlar bilan ishlaydigan ma'lumotlar olimlari uchun eng keng tarqalgan vositalardan biriga aylantiradi. 

Pillowning asosiy jihatlaridan ba'zilari: 

• JPEG va PNG kabi turli xil tasvir formatlarini qo'llab-quvvatlash
• foydalanish oson
• Turli xil tasvirlarni qayta ishlash usullari
• Kompyuter ko'rish muammolari uchun o'quv ma'lumotlarini oshirish uchun foydalidir

6. SimpleITK

SimpleITK ushbu ro'yxatdagi boshqa tasvirlarni qayta ishlash kutubxonalaridan biroz farq qiladi. SimpleITK tasvirlarni massiv sifatida ko'rib chiqish o'rniga ularni kosmosdagi jismoniy mintaqadagi nuqtalar to'plami sifatida ko'rib chiqadi. Boshqacha qilib aytganda, u tasvirlar egallagan hududni kelib chiqishi, hajmi, oralig'i va yo'nalishi kosinus matritsasi sifatida belgilaydi. Bu SimpleITK-ga tasvirlarni samarali qayta ishlash va 2D, 3D va 4D o'lchamlarini qo'llab-quvvatlash imkonini beradi. 

SimpleITK ko'pincha tasvirni segmentatsiyalash va tasvirni ro'yxatdan o'tkazish uchun ishlatiladi, bu ikki yoki undan ortiq tasvirni qoplash jarayonidir. 

Mana SimpleITK ning asosiy diqqatga sazovor joylari: 

• 2D va 3D tasvirlarni qo'llab-quvvatlash
• Ishlash, moslashuvchanlik va samaradorlikni ta'minlaydigan ilg'or dasturlash xususiyatlari
• Tasvir segmentatsiyasi va tasvirni ro'yxatga olish
• Tasvirlarni kosmosdagi jismoniy mintaqadagi nuqtalar to'plami sifatida ko'rib chiqadi

7. matplotlib

Matplotlib tasvirni qayta ishlash kutubxonasi uchun yana bir ajoyib imkoniyatdir. Bu, ayniqsa, Python-da tasvirlar bilan ishlash uchun tasvir moduli sifatida foydalidir va u tasvirlarni o'qish va ko'rsatish uchun ikkita maxsus usulni o'z ichiga oladi. Matplotlib Numpy massivlarida ko'p platformali ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish kutubxonasi sifatida massivlarning 2D chizmalariga ixtisoslashgan. 

Tasvirga ishlov berish kutubxonasi odatda tarqalish chizmalari, gistogrammalar va shtrixli grafiklar kabi 2D vizualizatsiya uchun ishlatiladi, ammo u tasvirdan ma'lumotni samarali tortib olish orqali tasvirni qayta ishlash uchun foydali ekanligini isbotladi. Shuni ta'kidlash kerakki, Matplotlib barcha fayl formatlarini qo'llab-quvvatlamaydi. 

Matplotlibning asosiy diqqatga sazovor joylaridan ba'zilari: 

• Oddiy va ishlatish oson
• Turli formatlarda yuqori sifatli tasvirlar va syujetlarni taqdim etadi
• Open source
• Juda moslashuvchan

8. numpy

NumPy raqamli tahlil uchun ishlatiladigan ochiq manba Python kutubxonasi bo'lsa-da, u tasvirni kesish, piksellarni manipulyatsiya qilish, piksel qiymatlarini maskalash va boshqalar kabi tasvirni qayta ishlash vazifalari uchun ham ishlatilishi mumkin. NumPy ma'lumotlar tuzilmasi sifatida matritsa va ko'p o'lchovli massivlarni o'z ichiga oladi. 

NumPy, shuningdek, ranglarni qisqartirish, binarizatsiya, tilim bilan joylashtirish, ijobiy yoki salbiy inversiya va boshqa ko'plab funktsiyalarda yordam berish uchun ishlatilishi mumkin. Rasmlarni massivlardan tashkil topgan deb ham hisoblash mumkin, bu NumPy-ga tasvirni qayta ishlashning turli vazifalarini bajarish imkonini beradi. 

NumPy-ning asosiy diqqatga sazovor joylari: 

• Kompakt ma'lumotlarni saqlash
• Massivlarni yuqori tezlikda qayta ishlash
• Ko'p funktsiyalarda yordam beradi
• Ma'lumotlarning boshqa kutubxonalar bilan mosligi

9. Pgmagick

Ro'yxatimizning oxiriga yaqin Pgmagick, bu GraphicMagick kutubxonasi uchun tasvirni qayta ishlash uchun Python-ning yana bir eng yaxshi kutubxonasi. Tasvirni qayta ishlash vositasi tasvirni tahrirlash va tasvirni manipulyatsiya qilishda yordam beradigan vositalar va kutubxonalarning ta'sirchan to'plamiga ega. 

Pgmagick-ning asosiy diqqatga sazovor joylaridan ba'zilari:

• Asboblar va kutubxonalarning katta to'plami
• Tasvirni tahrirlash va tasvirni manipulyatsiya qilish
• Ko'p tasvir formatlarini qo'llab-quvvatlaydi
• Open source

10. SimpleCV

Bizning ro'yxatimizdagi Python-da tasvirni qayta ishlashning oxirgi kutubxonasi SimpleCV bo'lib, u tasvirni qayta ishlash bilan kompyuterni ko'rish dasturlarini yaratish uchun mashhur ochiq manbali ramka hisoblanadi. SimpleCV kameralar, formatni o'zgartirish, tasvirni manipulyatsiya qilish, xususiyatlarni ajratib olish va boshqalar uchun o'qilishi mumkin bo'lgan interfeysga ega. 

Tasvirni qayta ishlash kutubxonasi kompyuterni ko'rish vazifalarini osongina yaratmoqchi bo'lganlar orasida mashhurdir. Bu foydalanuvchilarga fayl formatlari, bit chuqurliklari, rang bo'shliqlari, bufer boshqaruvi va boshqalarni o'rganmasdan turib, OpenCV kabi yuqori quvvatli kompyuter ko'rish kutubxonalariga kirish imkonini beradi. 

SimpleCV-ning asosiy jihatlaridan ba'zilari: 

• Open source
• O'qiladigan interfeys
• Kompyuterni ko'rish bo'yicha vazifalarni osongina yarating
• Yuqori quvvatli kompyuter ko'rish kutubxonalariga kirish