10 Nejlepší knihovny pro zpracování obrázků v Pythonu

Data jsou nejcennějším zdrojem, který mají podniky v dnešní digitální době, a velká část těchto dat je tvořena obrázky. Datoví vědci mohou zpracovat tyto obrázky a vložit je do modelů strojového učení (ML), aby získali hluboké poznatky pro podnikání. 

Zpracování obrazu je proces transformace obrazů do digitální podoby před provedením speciálních operací s nimi, což přináší cenné informace. 

Existuje několik hlavních typů zpracování obrazu: 

• Vizualizace: Jsou detekovány objekty, které nejsou na obrázku vidět
• Uznání: Detekujte objekty na snímku
  
• Ostření a restaurování: Původní obrázky jsou vylepšeny
• Rozpoznávání vzorů: Vzory na obrázku jsou měřeny
• Získávání: Najděte obrázky, které jsou podobné originálu, prohledáním velké databáze

Jakmile se podnik rozhodne využít zpracování obrazu, existuje mnoho potenciálních aplikací. Například zpracování obrazu se často používá v lékařském výzkumu a k vývoji přesných léčebných plánů. Lze jej také použít k obnovení a rekonstrukci poškozených částí obrazu nebo k provedení detekce obličeje. 

Aby bylo možné zpracovat toto velké množství dat rychle a efektivně, musí se datoví vědci spoléhat na nástroje pro zpracování obrazu pro úlohy strojového učení a hlubokého učení. V Pythonu se používá mnoho špičkových knihoven pro zpracování obrázků. 

Pojďme se podívat na 10 nejlepších knihoven pro zpracování obrázků v Pythonu: 

1. OpenCV

Na prvním místě našeho seznamu je OpenCV, což je knihovna s otevřeným zdrojovým kódem, kterou vyvinula a vydala společnost Intel v roce 2000. OpenCV se často používá pro úlohy počítačového vidění, jako je detekce obličeje, detekce objektů, rozpoznávání obličeje, segmentace obrazu a mnoho dalšího. 

OpenCV, napsané v C++, přichází také s obalem Python a lze jej použít spolu s NumPy, SciPy a Matplotlib. Jedním z nejlepších aspektů OpenCV je, že knihovna počítačového vidění se neustále vyvíjí díky mnoha přispěvatelům na Githubu. 

Knihovna pro zpracování obrazu poskytuje přístup k více než 2,500 XNUMX nejmodernějším a klasickým algoritmům. Uživatelé mohou používat OpenCV k provádění několika specifických úkolů, jako je odstranění červených očí a sledování pohybů očí. 

Zde jsou některé z hlavních předností OpenCV: 

• Používají jej velké společnosti jako IBM, Google a Toyota
• Algoritmická účinnost
• Široký přístup k algoritmům
• Více rozhraní

2. Scikit-Image

Další špičkovou knihovnou pro zpracování obrazu na trhu je Scikit-Image, která se používá téměř pro všechny úlohy počítačového vidění. Scikit-Image je částečně napsán v Cythonu, což je programovací jazyk, který je nadmnožinou Pythonu. Tato jedinečná struktura mu pomáhá dosáhnout dobrého výkonu. 

Scikit-Image, který používá pole NumPy jako obrazové objekty, nabízí mnoho různých algoritmů pro segmentaci, manipulaci s barevným prostorem, geometrickou transformaci, analýzu, morfologii, detekci rysů a mnoho dalšího.

Zde jsou některé z hlavních předností Scikit-Image: 

• Open source a snadné použití 
• Zdarma s minimálními právními a licenčními omezeními
• Univerzální 
• Aplikace v reálném světě, jako je predikce chování spotřebitelů

3. SciPy

SciPy, původně navržená pro matematické a vědecké výpočty, je také špičkovou knihovnou pro provádění vícerozměrného zpracování obrazu importem submodulu scipy.ndimage. SciPy poskytuje funkce pro provoz na n-rozměrných polích Numpy. 

Tato knihovna pro zpracování obrazu je další skvělou volbou, pokud hledáte širokou škálu aplikací, jako je segmentace obrazu, konvoluce, čtení obrázků, detekce obličeje, extrakce funkcí a další. 

Zde jsou některé z hlavních předností Scipy: 

• Příkazy a třídy na vysoké úrovni pro vizualizaci a manipulaci s daty
• open source
• Interaktivní relace s Pythonem
• Třídy, webové a databázové rutiny pro paralelní programování

4. Mahotas

Další špičkovou knihovnou pro zpracování obrazu v Pythonu je Mahotas, která byla původně navržena pro informatiku bioobrazu. Mahotas umožňuje vývojářům využívat pokročilé funkce, jako jsou místní binární vzory a haralick. Dokáže vypočítat 2D a 3D obrázky prostřednictvím svého modulu mahotas.features.haralick a extrahuje informace z obrázků pro pokročilé zpracování obrázků. 

Mahotas má mnoho oblíbených funkcí, jako je Watershed, výpočty konvexních bodů, morfologické zpracování a porovnávání šablon. Existuje více než 100 funkcí pro schopnosti počítačového vidění. 

Zde jsou některé z hlavních vrcholů Mahotas: 

• Více než 100 funkcí pro počítačové vidění
• Pokročilé funkce
• Počítá 2D a 3D obrázky
• Neustále přidávání nových funkcí 

5. Polštář/PIL

Další open-source knihovna pro úlohy zpracování obrázků, Pillow, je pokročilá verze PIL (Python Imaging Library). S Pillow můžete provádět mnoho procesů při zpracování obrazu, jako jsou bodové operace, filtrování a manipulace. 

Pillow je jednou ze špičkových knihoven pro manipulaci s obrázky díky podpoře široké škály obrazových formátů. Knihovna pro zpracování obrazu se snadno používá, což z ní činí jeden z nejběžnějších nástrojů pro datové vědce, kteří pracují s obrázky. 

Zde jsou některé z hlavních předností Pillow: 

• Podpora různých obrazových formátů jako JPEG a PNG
• Snadné použití
• Různé metody zpracování obrazu
• Užitečné pro rozšíření tréninkových dat pro problémy s počítačovým viděním

6. SimpleITK

SimpleITK funguje trochu jinak než ostatní knihovny pro zpracování obrázků v tomto seznamu. Místo toho, aby považoval obrázky za pole, SimpleITK je považuje za sadu bodů ve fyzické oblasti v prostoru. Jinými slovy, definuje oblast obsazenou obrazy jako počátek, velikost, rozteč a směr kosinusové matice. To umožňuje SimpleITK efektivně zpracovávat obrázky a podporovat 2D, 3D a 4D rozměry. 

SimpleITK se často používá pro segmentaci obrázků a registraci obrázků, což je proces překrývání dvou nebo více obrázků. 

Zde jsou některé z hlavních předností SimpleITK: 

• Podpora pro 2D a 3D obrázky
• Pokročilé programovací funkce, které poskytují výkon, flexibilitu a efektivitu
• Segmentace obrazu a registrace obrazu
• Považuje obrazy za množinu bodů ve fyzické oblasti v prostoru

7. matplotlib

Matplotlib je další skvělá volba pro knihovnu pro zpracování obrázků. Je zvláště užitečný jako obrázkový modul pro práci s obrázky v Pythonu a obsahuje dvě specifické metody pro čtení a zobrazování obrázků. Matplotlib se specializuje na 2D grafy polí jako multiplatformní knihovna pro vizualizaci dat na polích Numpy. 

Knihovna pro zpracování obrazu se obvykle používá pro 2D vizualizace, jako jsou bodové grafy, histogramy a sloupcové grafy, ale ukázalo se, že je užitečná pro zpracování obrazu efektivním získáváním informací z obrazu. Je důležité si uvědomit, že Matplotlib nepodporuje všechny formáty souborů. 

Zde jsou některé z hlavních předností Matplotlib: 

• Jednoduché a snadné použití
• Poskytuje vysoce kvalitní obrázky a grafy v různých formátech
• open source
• Vysoce přizpůsobitelné

8. nemotorný

Zatímco NumPy je open-source knihovna Pythonu používaná pro numerickou analýzu, lze ji také použít pro úlohy zpracování obrázků, jako je ořezávání obrázků, manipulace s pixely, maskování hodnot pixelů a další. NumPy obsahuje matici a vícerozměrná pole jako datové struktury. 

NumPy lze také použít jako pomoc s redukcí barev, binarizací, pastou s řezem, pozitivní nebo negativní inverzí a mnoha dalšími funkcemi. Obrazy lze také považovat za složené z polí, což umožňuje NumPy provádět různé úlohy zpracování obrazu. 

Zde jsou některé z hlavních předností NumPy: 

• Kompaktní úložiště dat
• Vysokorychlostní zpracování polí
• Pomáhá s mnoha funkcemi
• Kompatibilita dat s jinými knihovnami

9. Pgmagick

Blíží se konec našeho seznamu Pgmagick, což je další špičková Python knihovna pro zpracování obrázků pro knihovnu GraphicMagick. Nástroj pro zpracování obrázků má působivou sbírku nástrojů a knihoven, které poskytují pomoc při úpravách obrázků a manipulaci s nimi. 

Zde jsou některé z hlavních předností Pgmagick:

• Velká sbírka nástrojů a knihoven
• Úprava a manipulace s obrázky
• Podporuje mnoho obrazových formátů
• open source

10. Jednoduché CV

Poslední knihovnou pro zpracování obrazu v Pythonu na našem seznamu je SimpleCV, což je populární open-source framework pro vytváření aplikací pro počítačové vidění se zpracováním obrazu. SimpleCV má čitelné rozhraní pro fotoaparáty, konverzi formátu, manipulaci s obrázky, extrakci funkcí a další. 

Knihovna pro zpracování obrazu je oblíbená mezi těmi, kteří chtějí snadno vytvářet úlohy počítačového vidění. Umožňuje uživatelům získat přístup k vysoce výkonným knihovnám počítačového vidění, jako je OpenCV, aniž by se museli učit o formátech souborů, bitových hloubkách, barevných prostorech, správě vyrovnávací paměti a další. 

Zde jsou některé z hlavních předností SimpleCV: 

• open source
• Čitelné rozhraní
• Snadno vytvářejte úlohy počítačového vidění
• Přístup k vysoce výkonným knihovnám počítačového vidění