Biblioteques Python
Les 10 millors biblioteques de processament d'imatges a Python
Les dades són el recurs més valuós que tenen les empreses en l'era digital actual, i una gran part d'aquestes dades estan formades per imatges. Els científics de dades poden processar aquestes imatges i introduir-les en models d'aprenentatge automàtic (ML) per obtenir coneixements profunds per a una empresa.
El processament d'imatges és el procés de transformar imatges en formes digitals abans de realitzar-hi operacions especials, la qual cosa produeix informació valuosa.
Hi ha alguns tipus principals de processament d'imatges:
- Visualització: Es detecten objectes no visibles a la imatge
- Reconeixement: Detectar objectes presents a la imatge
- Afilat i restauració: Es milloren les imatges originals
- Reconeixement de patró: Es mesuren els patrons de la imatge
- Recuperació: Cerqueu imatges semblants a l'original cercant una gran base de dades
Una vegada que una empresa decideix utilitzar el processament d'imatges, hi ha moltes aplicacions potencials. Per exemple, el processament d'imatges s'utilitza sovint en investigacions mèdiques i per desenvolupar plans de tractament precisos. També es pot utilitzar per recuperar i reconstruir parts corruptes d'una imatge o per dur a terme la detecció de cares.
Per processar aquesta gran quantitat de dades de manera ràpida i eficient, els científics de dades han de confiar en les eines de processament d'imatges per a l'aprenentatge automàtic i les tasques d'aprenentatge profund. Moltes de les biblioteques principals de processament d'imatges s'utilitzen a Python.
Fem una ullada a les 10 millors biblioteques de processament d'imatges a Python:
1. OpenCV
Al capdavant de la nostra llista hi ha OpenCV, que és una biblioteca de codi obert que va ser desenvolupada i llançada per Intel l'any 2000. OpenCV es desplega sovint per a tasques de visió per ordinador com ara la detecció de cares, la detecció d'objectes, el reconeixement facial, la segmentació d'imatges i molt més.
Escrit en C++, OpenCV també inclou un embolcall de Python i es pot utilitzar juntament amb NumPy, SciPy i Matplotlib. Un dels millors aspectes d'OpenCV és que la biblioteca de visió per ordinador està en constant evolució gràcies als seus nombrosos col·laboradors a Github.
La biblioteca de processament d'imatges ofereix accés a més de 2,500 algorismes clàssics i d'última generació. Els usuaris poden utilitzar OpenCV per realitzar diverses tasques específiques com eliminar els ulls vermells i seguir els moviments dels ulls.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats d'OpenCV:
- Utilitzat per empreses importants com IBM, Google i Toyota
- Eficàcia algorítmica
- Ampli accés als algorismes
- Múltiples interfícies
Una altra biblioteca de processament d'imatges més important del mercat és Scikit-Image, que s'utilitza per a gairebé totes les tasques de visió per ordinador. Scikit-Image està escrit en part en Cython, que és un llenguatge de programació que és un superconjunt de Python. Aquesta estructura única l'ajuda a aconseguir un bon rendiment.
Scikit-Image, que utilitza matrius NumPy com a objectes d'imatge, ofereix molts algorismes diferents per a la segmentació, la manipulació de l'espai de color, la transformació geomètrica, l'anàlisi, la morfologia, la detecció de característiques i molt més.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de Scikit-Image:
- De codi obert i fàcil d'utilitzar
- Gratuït amb restriccions mínimes legals i de llicència
- Versatile
- Aplicacions del món real com la predicció del comportament del consumidor
3. SciPy
Dissenyat originalment per a càlculs matemàtics i científics, SciPy també és una biblioteca principal per dur a terme el processament d'imatges multidimensionals mitjançant la importació del submòdul scipy.ndimage. SciPy proporciona funcions per operar en matrius Numpy n-dimensionals.
Aquesta biblioteca de processament d'imatges és una altra opció fantàstica si busqueu una àmplia gamma d'aplicacions com la segmentació d'imatges, la convolució, la lectura d'imatges, la detecció de cares, l'extracció de funcions i molt més.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de Scipy:
- Ordres i classes d'alt nivell per visualitzar i manipular dades
- Codi obert
- Sessions interactives amb Python
- Classes, rutines web i bases de dades per a la programació paral·lela
4. Mahotes
Una biblioteca de processament d'imatges més important a Python és Mahotas, que va ser dissenyada originalment per a la informàtica de bioimatge. Mahotas permet als desenvolupadors aprofitar funcions avançades com els patrons binaris locals i l'haralick. Pot calcular imatges 2D i 3D mitjançant el seu mòdul mahotas.features.haralick i extreu informació de les imatges per dur a terme un processament avançat d'imatges.
Mahotas té moltes funcions populars com ara Watershed, càlculs de punts convexos, processament morfològic i concordança de plantilles. Hi ha més de 100 funcionalitats per a les capacitats de visió per ordinador.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de Mahotas:
- Més de 100 funcionalitats per a la visió per ordinador
- Funcions avançades
- Calcula imatges 2D i 3D
- Afegeix constantment noves funcionalitats
5. Coixí/PIL
Una altra biblioteca de codi obert per a tasques de processament d'imatges, Pillow és una versió avançada de PIL (Python Imaging Library). Amb Pillow, podeu dur a terme molts processos de processament d'imatges, com ara operacions de punts, filtratge i manipulació.
Pillow és una de les biblioteques principals per manejar imatges gràcies al seu suport per a una àmplia gamma de formats d'imatge. La biblioteca de processament d'imatges és fàcil d'utilitzar, la qual cosa la converteix en una de les eines més habituals per als científics de dades que treballen amb imatges.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de Pillow:
- Suport per a diversos formats d'imatge com JPEG i PNG
- Fàcil d'usar
- Diversos mètodes de tractament d'imatges
- Útil per augmentar les dades d'entrenament per problemes de visió per ordinador
6. SimpleITK
SimpleITK funciona una mica diferent que les altres biblioteques de processament d'imatges d'aquesta llista. En lloc de considerar les imatges com a matrius, SimpleITK les considera com un conjunt de punts en una regió física de l'espai. En altres paraules, defineix la regió ocupada per les imatges com a matriu d'origen, mida, espaiat i cosinus de direcció. Això permet que SimpleITK processi imatges de manera eficaç i admeti dimensions 2D, 3D i 4D.
SimpleITK s'utilitza sovint per a la segmentació d'imatges i el registre d'imatges, que és el procés de superposició de dues o més imatges.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de SimpleITK:
- Suport per a imatges 2D i 3D
- Funcions de programació avançades que ofereixen rendiment, flexibilitat i eficiència
- Segmentació d'imatges i registre d'imatges
- Considera les imatges com un conjunt de punts de la regió física de l'espai
7. matplotlib
Matplotlib és una altra gran opció per a una biblioteca de processament d'imatges. És especialment útil com a mòdul d'imatge per treballar amb imatges en Python, i inclou dos mètodes específics per llegir i mostrar imatges. Matplotlib està especialitzat en trames 2D de matrius com a biblioteca de visualització de dades multiplataforma en matrius Numpy.
La biblioteca de processament d'imatges s'utilitza normalment per a visualitzacions en 2D com ara gràfics de dispersió, histogrames i gràfics de barres, però ha demostrat ser útil per al processament d'imatges extreure informació efectiva d'una imatge. És important tenir en compte que Matplotlib no admet tots els formats de fitxer.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de Matplotlib:
- Simple i fàcil d'utilitzar
- Proporciona imatges i trames d'alta qualitat en diversos formats
- Codi obert
- Highly customitzable
8. numpy
Tot i que NumPy és una biblioteca Python de codi obert que s'utilitza per a l'anàlisi numèrica, també es pot utilitzar per a tasques de processament d'imatges com retallar imatges, manipular píxels, emmascarar els valors de píxels i molt més. NumPy conté una matriu i matrius multidimensionals com a estructures de dades.
NumPy també es pot utilitzar per ajudar amb la reducció del color, la binarització, l'enganxament amb slice, la inversió positiva o negativa i moltes altres funcionalitats. Les imatges també es poden considerar com a formades per matrius, que és el que permet a NumPy realitzar diferents tasques de processament d'imatges.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de NumPy:
- Emmagatzematge compacte de dades
- Processament d'arrays d'alta velocitat
- Ajuda amb moltes funcionalitats
- Compatibilitat de dades amb altres biblioteques
9. Pgmagick
A prop del final de la nostra llista hi ha Pgmagick, que és una altra biblioteca de Python principal per al processament d'imatges per a la biblioteca GraphicMagick. L'eina de processament d'imatges té una impressionant col·lecció d'eines i biblioteques que proporcionen assistència en l'edició i manipulació d'imatges.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de Pgmagick:
- Gran col·lecció d'eines i biblioteques
- Edició d'imatges i manipulació d'imatges
- Admet molts formats d'imatge
- Codi obert
10. SimpleCV
L'última biblioteca de processament d'imatges a Python de la nostra llista és SimpleCV, que és un marc de codi obert popular per crear aplicacions de visió per computador amb processament d'imatges. SimpleCV té una interfície llegible per a càmeres, conversió de format, manipulació d'imatges, extracció de funcions i molt més.
La biblioteca de processament d'imatges és popular entre aquells que busquen crear fàcilment tasques de visió per ordinador. Permet als usuaris accedir a biblioteques de visió per ordinador d'alta potència com OpenCV sense necessitat d'aprendre sobre formats de fitxers, profunditats de bits, espais de color, gestió de memòria intermèdia i molt més.
Aquests són alguns dels aspectes més destacats de SimpleCV:
- Codi obert
- Interfície llegible
- Creeu fàcilment tasques de visió per ordinador
- Accés a biblioteques de visió per ordinador d'alta potència
