10 Bedste Billedebehandlingsbiblioteker i Python

Data er den mest værdifulde ressource, virksomheder har i dagens digitale tidsalder, og en stor del af denne data består af billeder. Datavidenskabsmænd kan behandle disse billeder og føde dem ind i maskinlæringsmodeller (ML) for at opnå dybe indsigt i en virksomhed. 

Billedebehandling er processen med at omdanne billeder til digitale former, før der udføres speciale operationer på dem, hvilket giver værdifuld information. 

Der er få hovedtyper af billedebehandling: 

• Visualisering: Objekter, der ikke er synlige på billedet, detekteres
• Genkendelse: Detekterer objekter, der er til stede på billedet
• Skærpe og restaurering: Originale billeder forbedres
• Mønstergenkendelse: Mønstrene på billedet måles
• Henting: Finder billeder, der ligner det originale, ved at søge i en stor database

Når en virksomhed beslutter at udnytte billedebehandling, er der mange potentielle anvendelser. For eksempel bruges billedebehandling ofte i medicinsk forskning og til at udvikle præcise behandlingsplaner. Det kan også bruges til at genskabe og rekonstruere korrupte dele af et billede eller til at udføre ansigtsdetektion. 

For at behandle denne store mængde data hurtigt og effektivt, må datavidenskabsmænd stole på billedebehandlingsværktøjer til maskinlærings- og dybdlæringsopgaver. Mange af de bedste billedebehandlingsbiblioteker bruges i Python. 

Lad os kaste et blik på de 10 bedste billedebehandlingsbiblioteker i Python: 

1. OpenCV

Toppende vores liste er OpenCV, som er et open-source-bibliotek, der blev udviklet og udgivet af Intel i 2000. OpenCV bruges ofte til computer vision-opgaver som ansigtsdetektion, objektdetektion, ansigtsgenkendelse, billedesegmentering og meget mere. 

Skrevet i C++, kommer OpenCV også med en Python-omlægning og kan bruges sammen med NumPy, SciPy og Matplotlib. En af de bedste aspekter af OpenCV er, at computer vision-biblioteket konstant udvikles takket være dets mange bidragydere på Github. 

Billedebehandlingsbiblioteket giver adgang til over 2.500 state-of-the-art- og klassiske algoritmer. Brugere kan bruge OpenCV til at udføre flere specifikke opgaver som fjernelse af røde øjne og følge øjenbevægelser. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i OpenCV: 

• Bruges af store virksomheder som IBM, Google og Toyota
• Algoritmisk effektivitet
• Omfattende adgang til algoritmer
• Flere grænseflader

2. Scikit-Image

Et andet top-billedebehandlingsbibliotek på markedet er Scikit-Image, som bruges til næsten alle computer vision-opgaver. Scikit-Image er delvist skrevet i Cython, som er et programmeringssprog, der er en superset af Python. Denne unikke struktur hjælper det med at opnå god ydeevne. 

Scikit-Image, som bruger NumPy-arrays som billedeobjekter, tilbyder mange forskellige algoritmer til segmentering, farverummanipulation, geometrisk transformation, analyse, morfologi, funktiondetektion og meget mere.

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Scikit-Image: 

• Open source og let at bruge 
• Gratis med minimum juridiske og licensbegrænsninger
• Mangeformigt 
• Virkelige anvendelser som forbrugeradfærdsgennemgang

3. SciPy

Oprindeligt designed til matematiske og videnskabelige beregninger, er SciPy også et top-bibliotek for udførelse af multi-dimensionel billedebehandling ved at importere undermodulen scipy.ndimage. SciPy giver funktioner til at operere på n-dimensionale Numpy-arrays. 

Dette billedebehandlingsbibliotek er endnu et godt valg, hvis du søger efter en bred vifte af anvendelser som billedesegmentering, convolution, læsning af billeder, ansigtsdetektion, funktionsextraktion og mere. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i SciPy: 

• Højniveaukommandoer og klasser til visualisering og manipulation af data
• Open source
• Interaktive sessioner med Python
• Klasser, web- og databaserutiner til parallel programmering

4. Mahotas

Et andet top-billedebehandlingsbibliotek i Python er Mahotas, som oprindeligt var designed til bioimage-informatik. Mahotas giver udviklere mulighed for at udnytte avancerede funktioner som lokale binære mønstre og haralick. Det kan beregne 2D- og 3D-billeder gennem dets mahotas.features.haralick-modul og kan udtrække information fra billeder for at udføre avanceret billedebehandling. 

Mahotas har mange populære funktioner som Watershed, Convex points-beregning, morfologisk behandling og skabelonmatchning. Der er over 100 funktionaliteter til computer vision-egenskaber. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Mahotas: 

• Over 100 funktionaliteter til computer vision
• Avancerede funktioner
• Beregner 2D- og 3D-billeder
• Tilføjer konstant nye funktionaliteter 

5. Pillow/PIL

Et andet open-source-bibliotek til billedebehandlingsopgaver er Pillow, som er en avanceret version af PIL (Python Imaging Library). Med Pillow kan du udføre mange processer i billedebehandling som punktoperationer, filtrering og manipulation. 

Pillow er et af de bedste biblioteker til håndtering af billeder takket være dets støtte til en bred vifte af billedeformater. Billedebehandlingsbiblioteket er let at bruge, hvilket gør det til et af de mest almindelige værktøjer til datavidenskabsmænd, der arbejder med billeder. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Pillow: 

• Støtte til forskellige billedeformater som JPEG og PNG
• Let at bruge
• Forskellige billedebehandlingsmetoder
• Nyttigt til forstærkning af træningsdata til computer vision-problemer

6. SimpleITK

SimpleITK fungerer lidt anderledes end de andre billedebehandlingsbiblioteker på denne liste. I stedet for at betragte billeder som arrays, betragter SimpleITK dem som en samling punkter i et fysisk område i rummet. Med andre ord definerer det regionen, der er besat af billeder, som oprindelse, størrelse, afstand og retningssæt. Dette giver SimpleITK mulighed for effektivt at behandle billeder og understøtte 2D-, 3D- og 4D-dimensioner. 

SimpleITK bruges ofte til billedesegmentering og billede registrering, som er processen med at overlagre to eller flere billeder. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i SimpleITK: 

• Støtte til 2D- og 3D-billeder
• Avancerede programmeringsfunktioner, der giver ydeevne, fleksibilitet og effektivitet
• Billedesegmentering og billede registrering
• Betragter billeder som en samling punkter i et fysisk område i rummet

7. Matplotlib

Matplotlib er endnu et godt valg til et billedebehandlingsbibliotek. Det er især nyttigt som et billede-modul til arbejde med billeder i Python og inkluderer to specifikke metoder til læsning og visning af billeder. Matplotlib er specialiseret i 2D-plots af arrays som et multi-platform data visualiseringsbibliotek på Numpy-arrays. 

Billedebehandlingsbiblioteket bruges normalt til 2D-visualiseringer som spredningsplot, histogrammer og bar-grafer, men det har vist sig at være nyttigt til billedebehandling ved at trække information effektivt ud af et billede. Det er vigtigt at bemærke, at Matplotlib ikke understøtter alle filformater. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Matplotlib: 

• Enkelt og let at bruge
• Giver højkvalitetsbilleder og plots i forskellige formater
• Open source
• Højtilpasset

8. NumPy

Selv om NumPy er et open-source Python-bibliotek, der bruges til numerisk analyse, kan det også bruges til billedebehandlingsopgaver som billedbeskæring, manipulation af pixel, maskering af pixelværdier og mere. NumPy indeholder en matrix og multi-dimensionelle arrays som datastrukturer. 

NumPy kan også bruges til at hjælpe med farvereduksjon, binarisering, indsætning med skæring, positiv eller negativ inversion og mange andre funktionaliteter. Billeder kan også betragtes som bestående af arrays, hvilket giver NumPy mulighed for at udføre forskellige billedebehandlingsopgaver. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i NumPy: 

• Kompakt dataopbevaring
• Højhastighedsbehandling af arrays
• Hjælper med mange funktionaliteter
• Datakompatibilitet med andre biblioteker

9. Pgmagick

Nærer vi slutningen af vores liste er Pgmagick, som er et andet top-Python-bibliotek til billedebehandling for GraphicMagick-biblioteket. Billedebehandlingsværktøjet har en imponerende samling af værktøjer og biblioteker, der giver assistance i billedebearbejdning og billede manipulation. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Pgmagick:

• Stor samling af værktøjer og biblioteker
• Billedebearbejdning og billede manipulation
• Understøtter mange billedeformater
• Open source

10. SimpleCV

Det sidste billedebehandlingsbibliotek i Python på vores liste er SimpleCV, som er et populært open-source-rammeværk til at oprette computer vision-applikationer med billedebehandling. SimpleCV har en læselig grænseflade til kameraer, formatomdannelse, billedebehandling, funktionsextraktion og mere. 

Billedebehandlingsbiblioteket er populært blandt dem, der søger efter at let oprette computer vision-opgaver. Det giver brugere mulighed for at få adgang til højtydende computer vision-biblioteker som OpenCV uden at skulle lære om filformater, bitdybder, farverum, bufferstyring og mere. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i SimpleCV: 

• Open source
• Læselig grænseflade
• Let at oprette computer vision-opgaver
• Adgang til højtydende computer vision-biblioteker