10 أفضل مكتبات معالجة الصور في بايثون

البيانات هي أكثر الموارد قيمة التي تمتلكها الشركات في العصر الرقمي الحالي، وتتكون نسبة كبيرة من هذه البيانات من الصور. يمكن لمحترفي العلوم البيانات معالجة هذه الصور وإدخالها في نماذج التعلم الآلي (ML) لتحقيق رؤى عميقة لأي شركة.

معالجة الصور هي عملية تحويل الصور إلى أشكال رقمية قبل إجراء عمليات خاصة عليها، مما يؤدي إلى الحصول على معلومات قيمة.

هناك beberapa أنواع رئيسية من معالجة الصور:

• التصوير: تكتشف الأشياء غير المرئية في الصورة
• التعرف: تكتشف الأشياء الموجودة في الصورة
• تحسين وترميم: تُحسّن الصور الأصلية
• التعرف على الأنماط: تُقاس الأنماط في الصورة
• استرجاع: تُوجد صور مشابهة للصورة الأصلية من خلال البحث في قاعدة بيانات كبيرة

عندما تقرر شركة استخدام معالجة الصور، هناك العديد من التطبيقات المحتملة. على سبيل المثال، غالبًا ما تُستخدم معالجة الصور في البحث الطبي ووضع خطط علاج دقيقة. كما يمكن استخدامها لاستعادة وأعادة بناء أجزاء معطوبة من الصورة، أو لتنفيذ كشف الوجه.

为了处理大量 البيانات بسرعة وفعالية، يجب على محترفي العلوم البيانات الاعتماد على أدوات معالجة الصور لمهام التعلم الآلي والتعلم العميق.

دعونا نلقي نظرة على 10 أفضل مكتبات معالجة الصور في بايثون:

1. OpenCV

تتصدر قائمةنا OpenCV، وهو مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها وإطلاقها بواسطة Intel في عام 2000. غالبًا ما تُستخدم OpenCV لمهام رؤية الكمبيوتر مثل كشف الوجه، كشف الكائنات، التعرف على الوجه، وتقسيم الصور، وغيرها.

مكتوبة بلغة C++، تتوفر OpenCV أيضًا مع غلاف بايثون ويمكن استخدامها جنبًا إلى جنب مع NumPy وSciPy وMatplotlib. واحدة من أفضل جوانب OpenCV هي أن مكتبة رؤية الكمبيوتر تتطور باستمرار بفضل المساهمين الكثر على Github.

توفر مكتبة معالجة الصور وصولًا إلى أكثر من 2500 خوارزمية حديثة وكلاسيكية. يمكن للمستخدمين استخدام OpenCV لتنفيذ مهام محددة مثل إزالة العيون الحمراء ومتابعة حركة العين.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة OpenCV:

• تستخدمها شركات كبيرة مثل IBM وGoogle وToyota
• كفاءة الخوارزمية
• وصول واسع إلى الخوارزميات
• واجهات متعددة

2. Scikit-Image

مكتبة معالجة الصور الأخرى الرائدة في السوق هي Scikit-Image، والتي تُستخدم几乎 لمهام رؤية الكمبيوتر كلها. يتم كتابة Scikit-Image جزئيًا بلغة Cython، وهي لغة برمجة هي مجموعة فرعية من بايثون. يساهم هذا الهيكل الفريد في تحقيق أداء جيد.

تستخدم Scikit-Image مصفوفات NumPy كأجسام صور، وتوفر العديد من الخوارزميات المختلفة لتقسيم الصور، وتحويل الفضاء اللوني، والتحويل الهندسي، والتحليل، والأشكال، وكشف الميزات، وغيرها.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة Scikit-Image:

• مفتوح المصدر وسهل الاستخدام
• مجاني مع الحد الأدنى من القيود القانونية والترخيص
• متعدد الاستخدامات
• تطبيقات حقيقية مثل تنبؤ سلوك المستهلك

3. SciPy

تم تصميم SciPy في الأصل لمحاكاة الحسابات الرياضية وال科学ية، وهو أيضًا مكتبة رائدة لمعالجة الصور متعددة الأبعاد عن طريق استيراد الموديول scipy.ndimage. توفر SciPy وظائف للتشغيل على مصفوفات Numpy متعددة الأبعاد.

تعد هذه مكتبة معالجة الصور خيارًا رائعًا إذا كنت تبحث عن مجموعة واسعة من التطبيقات مثل تقسيم الصور، والتحويل، وقراءة الصور، وكشف الوجه، واستخراج الميزات، وغيرها.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة SciPy:

• أوامر وclasses عالية المستوى لتصور البيانات ومانيبتها
• مفتوح المصدر
• جلسات تفاعلية مع بايثون
• classes وروابط قاعدة بيانات للبرمجة المتوازية

4. Mahotas

مكتبة معالجة الصور الأخرى الرائدة في بايثون هي Mahotas، والتي تم تصميمها في الأصل لمعلومات الصور الحيوية. تمكن Mahotas المطورين من الاستفادة من الميزات المتقدمة مثل النمط الثنائي المحلي و Haralick. يمكنها حساب الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد من خلال موديول mahotas.features.haralick، ويمكنها استخراج المعلومات من الصور لأداء معالجة الصور المتقدمة.

تحتوي Mahotas على العديد من الوظائف الشهيرة مثل Watershed و Convex points calculations و morphological processing و template matching. هناك أكثر من 100 وظيفة لتقنيات رؤية الكمبيوتر.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة Mahotas:

• أكثر من 100 وظيفة لتقنيات رؤية الكمبيوتر
• ميزات متقدمة
• تحسب الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد
• إضافة وظائف جديدة باستمرار

5. Pillow/PIL

مكتبة أخرى مفتوحة المصدر لمعالجة الصور هي Pillow، وهي إصدار متقدم من PIL (مكتبة الصور البايثونية). يمكنك مع Pillow تنفيذ العديد من العمليات في معالجة الصور مثل العمليات النقطية، والمرشحات، ومانيبتها.

تعد Pillow واحدة من أفضل المكتبات لت扱ة الصور بفضل دعمها للعديد من صيغ الصور. مكتبة معالجة الصور سهلة الاستخدام، مما يجعلها واحدة من الأدوات الأكثر شيوعًا لدى محترفي العلوم البيانات الذين يعملون مع الصور.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة Pillow:

• دعم العديد من صيغ الصور مثل JPEG و PNG
• سهل الاستخدام
• طرق مختلفة لمعالجة الصور
• مفيد لتعزيز بيانات التدريب لمشاكل رؤية الكمبيوتر

6. SimpleITK

تعمل SimpleITK بشكل مختلف قليلاً عن مكتبات معالجة الصور الأخرى في القائمة. بدلاً من النظر إلى الصور على أنها مصفوفات، تنظر SimpleITK إليها على أنها مجموعة من النقاط في منطقة فيزيائية في الفضاء. بعبارة أخرى، تحدد المنطقة التي تحتلها الصور من خلال الأصل، والحجم، والفاصل، ومتجه التماثل. هذا يسمح ل SimpleITK بمعالجة الصور بشكل فعال ودعم الأبعاد 2D و 3D و 4D.

غالبًا ما تُستخدم SimpleITK لتقسيم الصور وتسجيل الصور، وهو عملية وضع صورة فوق أخرى.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة SimpleITK:

• دعم الصور 2D و 3D
• ميزات برمجة متقدمة توفر الأداء والمرنة والكفاءة
• تقسيم الصور وتسجيل الصور
• تنظر إلى الصور على أنها مجموعة من النقاط في منطقة فيزيائية في الفضاء

7. Matplotlib

Matplotlib هو خيار رائع لمكتبة معالجة الصور. وهو مفيد بشكل خاص كوحدة صورة لتعامل مع الصور في بايثون، ويتضمن طريقة معينة لقراءة وعرض الصور. Matplotlib متخصص في مخططات 2D لمصفوفات Numpy كمكتبة بيانات مرئية متعددة المنصات.

غالبًا ما تُستخدم مكتبة معالجة الصور لمخططات 2D مثل مخططات النقاط، والهستوغرام، ومخططات الشريط، ولكنها أثبتت جدارتها لمعالجة الصور من خلال سحب المعلومات الفعالة من الصورة. من المهم ملاحظة أن Matplotlib لا يدعم جميع صيغ الملفات.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة Matplotlib:

• بسيط وسهل الاستخدام
• توفر صورًا ورسومات عالية الجودة في صيغ مختلفة
• مفتوح المصدر
• مخصصة بشكل كبير

8. NumPy

بينما تُستخدم NumPy كمكتبة بايثون مفتوحة المصدر للتحليل العددي، يمكن استخدامها أيضًا لمهام معالجة الصور مثل قص الصور، ومانيبت البكسل، وmasking من قيم البكسل، وغيرها. تحتوي NumPy على مصفوفة ومتعددة الأبعاد كهياكل بيانات.

يمكن استخدام NumPy أيضًا لمساعدة معالجة الصور مثل تقليل اللون، وثنائيات، وورقة مع الشريحة، وتنعكس إيجابية أو سلبية، والعديد من الوظائف الأخرى. يمكن اعتبار الصور على أنها تتكون من مصفوفات، وهو ما يسمح ل NumPy بتحقيق مهام معالجة الصور المختلفة.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة NumPy:

• تخزين بيانات مدمج
• معالجة عالية السرعة للمصفوفات
• مساعدة في العديد من الوظائف
• توافق البيانات مع المكتبات الأخرى

9. Pgmagick

قبل نهاية قائمةنا، تُعد Pgmagick مكتبة بايثون أخرى رائدة لمعالجة الصور لمكتبة GraphicMagick. تحتوي أداة معالجة الصور على مجموعة مثيرة للإعجاب من الأدوات والمكتبات التي توفر المساعدة في تحرير الصور ومانيبتها.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة Pgmagick:

• مجموعة كبيرة من الأدوات والمكتبات
• تحرير الصور ومانيبتها
• دعم العديد من صيغ الصور
• مفتوح المصدر

10. SimpleCV

المكتبة الأخيرة لمعالجة الصور في بايثون في قائمتنا هي SimpleCV، وهي إطار شائع مفتوح المصدر لإنشاء تطبيقات رؤية الكمبيوتر مع معالجة الصور. تحتوي SimpleCV على واجهة قراءة لكاميرات، وتحويل الصيغ، ومانيبت الصور، واستخراج الميزات، وغيرها.

تعد مكتبة معالجة الصور شائعة بين أولئك الذين يبحثون عن إنشاء مهام رؤية الكمبيوتر بسهولة. تمكن المستخدمين من الحصول على وصول إلى مكتبات رؤية الكمبيوتر القوية مثل OpenCV دون الحاجة إلى التعلم عن صيغ الملفات، وعمق البت، والفضاء اللوني، وإدارة المخزن المؤقت، وغيرها.

هذه بعض النقاط الرئيسية لمكتبة SimpleCV:

• مفتوح المصدر
• واجهة قراءة
• إنشاء مهام رؤية الكمبيوتر بسهولة
• وصول إلى مكتبات رؤية الكمبيوتر القوية