10 nejlepších knihoven pro zpracování obrazů v Pythonu

Data jsou nejcenější zdroje, které podniky mají v dnešní digitální éře, a velkou část těchto dat tvoří obrázky. Data scientists mohou zpracovat tyto obrázky a použít je jako vstup pro modely strojového učení (ML), aby získali hluboké znalosti pro podnik.

Zpracování obrazů je proces transformace obrazů do digitální formy před provedením speciálních operací, které poskytují cenné informace.

Existují několik hlavních typů zpracování obrazů:

• Vizualizace: Objekty, které nejsou viditelné na obrázku, jsou detekovány
• Rozpoznání: Detekce objektů přítomných na obrázku
• Ostření a obnova: Původní obrázky jsou vylepšeny
• Rozpoznání vzorů: Vzory na obrázku jsou měřeny
• Vyhledávání: Najít obrázky, které jsou podobné původnímu, vyhledáním v velké databázi

Jakmile podnik rozhodne o využití zpracování obrazů, existuje mnoho potenciálních aplikací. Například zpracování obrazů se často používá ve výzkumu a vývoji léčiv a pro vytvoření přesných léčebných plánů. Může být také použito pro obnovu a rekonstrukci poškozených částí obrázku nebo pro detekci obličeje.

Abyste mohli zpracovat velké množství dat rychle a efektivně, musí data scientists spoléhat na nástroje pro zpracování obrazů pro úkoly strojového učení a hlubokého učení. Mnoho z nejlepších knihoven pro zpracování obrazů je používáno v Pythonu.

Podívejme se na 10 nejlepších knihoven pro zpracování obrazů v Pythonu:

1. OpenCV

Naše seznam začíná OpenCV, který je otevřenou knihovnou, vyvinutou a vydánou firmou Intel v roce 2000. OpenCV je často nasazován pro úkoly počítačového vidění, jako je detekce obličeje, detekce objektů, rozpoznání obličeje, segmentace obrazu a mnoho dalších.

Napsaný v C++, OpenCV také obsahuje Python wrapper a může být použit spolu s NumPy, SciPy a Matplotlib. Jednou z nejlepších vlastností OpenCV je, že knihovna počítačového vidění se neustále vyvíjí díky mnoha přispěvatelům na Githubu.

Knihovna pro zpracování obrazů poskytuje přístup k více než 2 500 algoritmům. Uživatelé mohou použít OpenCV pro provedení několika specifických úkolů, jako je odstranění červených očí a sledování pohybů očí.

Zde jsou některé z hlavních výhod OpenCV:

• Používán velkými společnostmi, jako jsou IBM, Google a Toyota
• Algoritmická efektivita
• Široký přístup k algoritmům
• Mnoho rozhraní

2. Scikit-Image

Další top knihovna pro zpracování obrazů na trhu je Scikit-Image, která se používá téměř pro každou úlohu počítačového vidění. Scikit-Image je částečně napsán v Cythonu, který je programovacím jazykem, který je nadmnožinou Pythonu. Tato jedinečná struktura mu umožňuje dosáhnout dobrý výkon.

Scikit-Image, který používá NumPy pole jako obrazové objekty, nabízí mnoho různých algoritmů pro segmentaci, manipulaci barevného prostoru, geometrickou transformaci, analýzu, morfologii, detekci funkcí a mnoho dalších.

Zde jsou některé z hlavních výhod Scikit-Image:

• Otevřený zdroj a snadno použitelný
• Bezplatný s minimálními právními a licenčními omezeními
• Univerzální
• Reálné aplikace, jako je předpověď spotřebitelského chování

3. SciPy

Původně navržen pro matematické a vědecké výpočty, SciPy je také top knihovna pro provádění vícedimenzionálního zpracování obrazů importem modulu scipy.ndimage. SciPy poskytuje funkce pro operace na n-rozměrných Numpy polích.

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

Zde jsou některé z hlavních výhod SciPy:

• Vyšší příkazy a třídy pro vizualizaci a manipulaci dat
• Otevřený zdroj
• Interaktivní relace s Pythonem
• Třídy, webové a databázové rutiny pro paralelní programování

4. Mahotas

Jedna z dalších top knihoven pro zpracování obrazů v Pythonu je Mahotas, která byla původně navržena pro bioimage informatics. Mahotas umožňuje vývojářům využít pokročilé funkce, jako jsou lokální binární vzory a haralick. Může počítat 2D a 3D obrázky prostřednictvím modulu mahotas.features.haralick a extrahovat informace z obrázků pro pokročilé zpracování obrazů.

Mahotas má mnoho populárních funkcí, jako je Watershed, výpočet konvexních bodů, morfologická zpracování a shoda šablon. Existuje více než 100 funkcí pro schopnosti počítačového vidění.

Zde jsou některé z hlavních výhod Mahotas:

• Více než 100 funkcí pro počítačové vidění
• Pokročilé funkce
• Počítá 2D a 3D obrázky
• Stále přidává nové funkce

5. Pillow/PIL

Další otevřenou knihovnou pro úkoly zpracování obrazů je Pillow, který je pokročilou verzí PIL (Python Imaging Library). S Pillow můžete provádět mnoho procesů v zpracování obrazů, jako jsou operace s body, filtrování a manipulace.

Pillow je jednou z nejlepších knihoven pro práci s obrázky díky své podpoře širokého rozsahu formátů obrázků. Knihovna pro zpracování obrazů je snadno použitelná, což z ní dělá jednu z nejčastěji používaných nástrojů pro data scientists, kteří pracují s obrázky.

Zde jsou některé z hlavních výhod Pillow:

• Podpora různých formátů obrázků, jako je JPEG a PNG
• Snadno použitelný
• Různé metody zpracování obrazů
• Užitečný pro aumento trénovacích dat pro úkoly počítačového vidění

6. SimpleITK

SimpleITK funguje trochu jinak než ostatní knihovny pro zpracování obrazů v tomto seznamu. Místo toho, aby považoval obrázky za pole, SimpleITK považuje je za množinu bodů v fyzickém prostoru. Jinými slovy, definuje oblast obsazenou obrázky jako původ, velikost, rozteč a matici kosinů. To umožňuje SimpleITK efektivní zpracování obrazů a podporu 2D, 3D a 4D rozměrů.

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

Zde jsou některé z hlavních výhod SimpleITK:

• Podpora 2D a 3D obrazů
• Pokročilé programovací funkce, které poskytují výkon, flexibilitu a efektivitu
• Segmentace obrazů a registrace obrazů
• Považuje obrázky za množinu bodů v fyzickém prostoru

7. Matplotlib

Matplotlib je další skvělou možností pro knihovnu pro zpracování obrazů. Je especialmente užitečný jako modul pro práci s obrázky v Pythonu a obsahuje dvě specifické metody pro čtení a zobrazování obrázků. Matplotlib je specializován na 2D grafy polí jako multiplatformní knihovna pro vizualizaci dat na Numpy polích.

Knihovna pro zpracování obrazů se obvykle používá pro 2D vizualizace, jako jsou scatter ploty, histogramy a bar grafy, ale ukázala se jako užitečná pro zpracování obrazů efektivním získáváním informací z obrázku. Je důležité poznamenat, že Matplotlib nepodporuje všechny formáty souborů.

Zde jsou některé z hlavních výhod Matplotlib:

• Jednoduchý a snadno použitelný
• Poskytuje vysoké kvality obrazů a grafů ve různých formátech
• Otevřený zdroj
• Vysoce přizpůsobitelný

8. NumPy

Zatímco NumPy je otevřenou Python knihovnou pro numerickou analýzu, může být také použit pro úkoly zpracování obrazů, jako je ořezávání obrazů, manipulace pixelů, maskování hodnot pixelů a mnoho dalších. NumPy obsahuje matici a vícedimenzionální pole jako datové struktury.

NumPy může být také použit pro pomoc s redukcí barev, binarizací, vkládáním seříznutím, pozitivní nebo negativní inverzí a mnoha dalšími funkcemi. Obrázky mohou být také považovány za složené z polí, což umožňuje NumPy provádět různé úkoly zpracování obrazů.

Zde jsou některé z hlavních výhod NumPy:

• Kompaktní uložení dat
• Rychlá zpracování polí
• Pomoc s mnoha funkcemi
• Kompatibilita dat s ostatními knihovnami

9. Pgmagick

Blízko konce našeho seznamu je Pgmagick, který je další top Python knihovnou pro zpracování obrazů pro knihovnu GraphicMagick. Nástroj pro zpracování obrazů má působivou sbírku nástrojů a knihoven, které poskytují pomoc při editaci a manipulaci obrazů.

Zde jsou některé z hlavních výhod Pgmagick:

• Velká sbírka nástrojů a knihoven
• Editace a manipulace obrazů
• Podpora mnoha formátů obrazů
• Otevřený zdroj

10. SimpleCV

Poslední knihovna pro zpracování obrazů v Pythonu v našem seznamu je SimpleCV, který je populární otevřenou frameworkem pro vytváření aplikací počítačového vidění se zpracováním obrazů. SimpleCV má čitelné rozhraní pro kamery, konverzi formátů, manipulaci obrazů, extrakci funkcí a mnoho dalších.

Knihovna pro zpracování obrazů je populární mezi těmi, kteří hledají snadný způsob, jak vytvářet úkoly počítačového vidění. Umožňuje uživatelům získat přístup k výkonným knihovnám počítačového vidění, jako je OpenCV, bez nutnosti učit se o formátech souborů, hloubkách barev, barevných prostorech, správě bufferu a mnoho dalších.

Zde jsou některé z hlavních výhod SimpleCV:

• Otevřený zdroj
• Čitelné rozhraní
• Snadno vytvářet úkoly počítačového vidění
• Přístup k výkonným knihovnám počítačového vidění