10 най-добри библиотеки за обработка на изображения в Python

Данните са най-ценният ресурс, с който разполагат фирмите в днешната дигитална ера и голяма част от тези данни се състоят от изображения. Учените по данни могат да обработват тези изображения и да ги подават към модели за машинно обучение (ML), за да получат дълбока представа за бизнеса. 

Обработката на изображения е процес на трансформиране на изображения в цифрови форми преди извършване на специални операции върху тях, което дава ценна информация. 

Има няколко основни вида обработка на изображения: 

• Визуализация: Откриват се обекти, които не се виждат в изображението
• Признаване: Откриване на обекти, присъстващи в изображението
  
• Заточване и възстановяване: Оригиналните изображения са подобрени
• Разпознаване на шаблон: Моделите в изображението са измерени
• Извличане: Намерете изображения, които са подобни на оригинала, като търсите в голяма база данни

След като бизнесът реши да използва обработка на изображения, има много потенциални приложения. Например обработката на изображения често се използва в медицински изследвания и за разработване на точни планове за лечение. Може също да се използва за възстановяване и реконструкция на повредени части от изображение или за извършване на разпознаване на лица. 

За да обработят това голямо количество данни бързо и ефективно, учените по данни трябва да разчитат на инструменти за обработка на изображения за машинно обучение и задачи за дълбоко обучение. Много от най-добрите библиотеки за обработка на изображения се използват в Python. 

Нека да разгледаме 10-те най-добри библиотеки за обработка на изображения в Python: 

1. OpenCV

Начело на нашия списък е OpenCV, която е библиотека с отворен код, разработена и пусната от Intel през 2000 г. OpenCV често се използва за задачи с компютърно зрение като разпознаване на лица, разпознаване на обекти, разпознаване на лица, сегментиране на изображения и много други. 

Написан на C++, OpenCV също идва с обвивка на Python и може да се използва заедно с NumPy, SciPy и Matplotlib. Един от най-добрите аспекти на OpenCV е, че библиотеката за компютърно зрение непрекъснато се развива благодарение на многото си сътрудници в Github. 

Библиотеката за обработка на изображения осигурява достъп до над 2,500 най-съвременни и класически алгоритми. Потребителите могат да използват OpenCV за извършване на няколко специфични задачи като премахване на червените очи и проследяване на движенията на очите. 

Ето някои от основните акценти на OpenCV: 

• Използва се от големи компании като IBM, Google и Toyota
• Алгоритмична ефективност
• Богат достъп до алгоритми
• Множество интерфейси

2. Scikit-Image

Друга най-добра библиотека за обработка на изображения на пазара е Scikit-Image, която се използва за почти всяка задача за компютърно зрение. Scikit-Image е частично написан на Cython, който е език за програмиране, който е надмножество на Python. Тази уникална структура му помага да постигне добра производителност. 

Scikit-Image, който използва масиви NumPy като обекти на изображения, предлага много различни алгоритми за сегментиране, манипулиране на цветовото пространство, геометрична трансформация, анализ, морфология, откриване на характеристики и много други.

Ето някои от основните акценти на Scikit-Image: 

• Отворен код и лесен за използване 
• Безплатно с минимални правни и лицензионни ограничения
• Подходяща за всички 
• Приложения от реалния свят като прогнозиране на потребителското поведение

3. SciPy

Първоначално проектирана за математически и научни изчисления, SciPy също е най-добрата библиотека за извършване на обработка на многоизмерни изображения чрез импортиране на подмодула scipy.ndimage. SciPy предоставя функции за работа с n-измерни масиви Numpy. 

Тази библиотека за обработка на изображения е друга страхотна опция, ако търсите широк набор от приложения като сегментиране на изображения, конволюция, четене на изображения, разпознаване на лица, извличане на функции и други. 

Ето някои от основните акценти на Scipy: 

• Команди и класове от високо ниво за визуализиране и манипулиране на данни
• Отворен код
• Интерактивни сесии с Python
• Класове, уеб и рутинни бази данни за паралелно програмиране

4. Махотас

Още една най-добра библиотека за обработка на изображения в Python е Mahotas, която първоначално е предназначена за информатика на биоизображения. Mahotas позволява на разработчиците да се възползват от разширени функции като локални двоични модели и haralick. Той може да изчислява 2D и 3D изображения чрез своя модул mahotas.features.haralick и извлича информация от снимки, за да извърши разширена обработка на изображения. 

Mahotas има много популярни функции като водораздел, изчисления на изпъкнали точки, морфологична обработка и съвпадение на шаблони. Има над 100 функционалности за възможности за компютърно зрение. 

Ето някои от основните акценти на Mahotas: 

• Над 100 функционалности за компютърно зрение
• Разширените функции
• Изчислява 2D и 3D изображения
• Постоянно добавяне на нови функционалности 

5. Възглавница/PIL

Друга библиотека с отворен код за задачи за обработка на изображения, Pillow е разширена версия на PIL (Python Imaging Library). С Pillow можете да извършвате много процеси в обработката на изображения като точкови операции, филтриране и манипулиране. 

Pillow е една от най-добрите библиотеки за работа с изображения, благодарение на поддръжката си за широк набор от формати на изображения. Библиотеката за обработка на изображения е лесна за използване, което я прави един от най-разпространените инструменти за специалисти по данни, които работят с изображения. 

Ето някои от основните акценти на Pillow: 

• Поддръжка за различни формати на изображения като JPEG и PNG
• Лесен за използване
• Различни методи за обработка на изображения
• Полезно за увеличаване на данните за обучение при проблеми с компютърното зрение

6. SimpleITK

SimpleITK работи малко по-различно от другите библиотеки за обработка на изображения в този списък. Вместо да разглежда изображенията като масиви, SimpleITK ги разглежда като набор от точки във физически регион в пространството. С други думи, той дефинира областта, заета от изображения като произход, размер, разстояние и косинусова матрица на посоката. Това позволява на SimpleITK ефективно да обработва изображения и да поддържа 2D, 3D и 4D измерения. 

SimpleITK често се използва за сегментиране на изображения и регистрация на изображения, което е процес на наслагване на две или повече изображения. 

Ето някои от основните акценти на SimpleITK: 

• Поддръжка на 2D и 3D изображения
• Разширени функции за програмиране, които осигуряват производителност, гъвкавост и ефективност
• Сегментиране на изображения и регистрация на изображения
• Разглежда изображенията като набор от точки във физически регион в пространството

7. Матплотлиб

Matplotlib е друга чудесна опция за библиотека за обработка на изображения. Той е особено полезен като модул за изображения за работа с изображения в Python и включва два специфични метода за четене и показване на изображения. Matplotlib е специализиран в 2D графики на масиви като мултиплатформена библиотека за визуализация на данни върху масиви Numpy. 

Библиотеката за обработка на изображения обикновено се използва за 2D визуализации като точкови диаграми, хистограми и лентови графики, но се оказа полезна за обработка на изображения чрез ефективно извличане на информация от изображение. Важно е да се отбележи, че Matplotlib не поддържа всички файлови формати. 

Ето някои от основните акценти на Matplotlib: 

• Прост и лесен за използване
• Осигурява висококачествени изображения и сюжети в различни формати
• Отворен код
• Много адаптивни

8. numpy

Въпреки че NumPy е библиотека на Python с отворен код, използвана за числен анализ, тя може да се използва и за задачи за обработка на изображения като изрязване на изображения, манипулиране на пиксели, маскиране на стойности на пиксели и др. NumPy съдържа матрица и многомерни масиви като структури от данни. 

NumPy може да се използва и за подпомагане на намаляването на цветовете, бинаризацията, поставяне със срез, положителна или отрицателна инверсия и много други функции. Изображенията също могат да се считат за съставени от масиви, което позволява на NumPy да изпълнява различни задачи за обработка на изображения. 

Ето някои от основните акценти на NumPy: 

• Компактно съхранение на данни
• Високоскоростна обработка на масиви
• Помага с много функции
• Съвместимост на данните с други библиотеки

9. Pgmagick

Към края на нашия списък е Pgmagick, която е друга топ библиотека на Python за обработка на изображения за библиотеката GraphicMagick. Инструментът за обработка на изображения има впечатляваща колекция от инструменти и библиотеки, които предоставят помощ при редактиране и манипулиране на изображения. 

Ето някои от основните акценти на Pgmagick:

• Голяма колекция от инструменти и библиотеки
• Редактиране на изображения и обработка на изображения
• Поддържа много формати на изображения
• Отворен код

10. SimpleCV

Последната библиотека за обработка на изображения в Python в нашия списък е SimpleCV, която е популярна рамка с отворен код за създаване на приложения за компютърно зрение с обработка на изображения. SimpleCV има четлив интерфейс за камери, конвертиране на формати, манипулиране на изображения, извличане на функции и др. 

Библиотеката за обработка на изображения е популярна сред онези, които искат лесно да създават задачи за компютърно зрение. Той позволява на потребителите да получат достъп до мощни библиотеки за компютърно зрение като OpenCV, без да е необходимо да учат за файлови формати, битови дълбочини, цветови пространства, управление на буфери и др. 

Ето някои от основните акценти на SimpleCV: 

• Отворен код
• Четим интерфейс
• Лесно създаване на задачи за компютърно зрение
• Достъп до мощни библиотеки за компютърно зрение