10 Beste Bibliotheken für Bildverarbeitung in Python

Daten sind in der heutigen digitalen Ära das wertvollste Gut, das Unternehmen haben, und ein großer Teil dieser Daten besteht aus Bildern. Datenwissenschaftler können diese Bilder verarbeiten und in maschinelles Lernen (ML) einsetzen, um tiefere Einblicke für ein Unternehmen zu gewinnen.

Bildverarbeitung ist der Prozess, Bilder in digitale Formen umzuwandeln, bevor spezielle Operationen darauf durchgeführt werden, was wertvolle Informationen liefert.

Es gibt einige Haupttypen von Bildverarbeitung:

• Visualisierung: Objekte, die im Bild nicht sichtbar sind, werden erkannt
• Erkennung: Objekte, die im Bild vorhanden sind, werden erkannt
• Schärfung und Wiederherstellung: Ursprüngliche Bilder werden verbessert
• Mustererkennung: Die Muster im Bild werden gemessen
• Rückgewinnung: Bilder, die dem Original ähnlich sind, werden durch die Suche in einer großen Datenbank gefunden

Sobald ein Unternehmen entscheidet, Bildverarbeitung zu nutzen, gibt es viele mögliche Anwendungen. Zum Beispiel wird Bildverarbeitung oft in der medizinischen Forschung und zur Entwicklung genauer Behandlungspläne eingesetzt. Sie kann auch verwendet werden, um beschädigte Teile eines Bildes wiederherzustellen oder um Gesichtserkennung durchzuführen.

Um diese große Menge an Daten schnell und effizient zu verarbeiten, müssen Datenwissenschaftler auf Bildverarbeitungstools für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Aufgaben zurückgreifen. Viele der besten Bildverarbeitungsbibliotheken werden in Python verwendet.

Lassen Sie uns die 10 besten Bildverarbeitungsbibliotheken in Python betrachten:

1. OpenCV

An erster Stelle steht OpenCV, eine Open-Source-Bibliothek, die von Intel im Jahr 2000 entwickelt und veröffentlicht wurde. OpenCV wird oft für Computer-Vision-Aufgaben wie Gesichtserkennung, Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bildsegmentierung und vielem mehr eingesetzt.

OpenCV ist in C++ geschrieben und verfügt über eine Python-Schnittstelle und kann zusammen mit NumPy, SciPy und Matplotlib verwendet werden. Einer der besten Aspekte von OpenCV ist, dass die Computer-Vision-Bibliothek ständig durch ihre vielen Beiträger auf Github weiterentwickelt wird.

Die Bildverarbeitungsbibliothek bietet Zugang zu über 2.500 State-of-the-Art- und klassischen Algorithmen. Benutzer können OpenCV verwenden, um verschiedene spezifische Aufgaben wie das Entfernen von roten Augen und das Verfolgen von Augenbewegungen durchzuführen.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von OpenCV:

• Verwendet von großen Unternehmen wie IBM, Google und Toyota
• Algorithmische Effizienz
• Umfangreicher Zugang zu Algorithmen
• Mehrere Schnittstellen

2. Scikit-Image

Eine weitere Top-Bildverarbeitungsbibliothek auf dem Markt ist Scikit-Image, die für fast jede Computer-Vision-Aufgabe verwendet wird. Scikit-Image ist teilweise in Cython geschrieben, einer Programmiersprache, die eine Superset von Python ist. Diese einzigartige Struktur ermöglicht es, gute Leistung zu erzielen.

Scikit-Image, das NumPy-Arrays als Bildobjekte verwendet, bietet viele verschiedene Algorithmen für Segmentierung, Farbraummanipulation, geometrische Transformation, Analyse, Morphologie, Merkmalserkennung und vielem mehr.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Scikit-Image:

• Open Source und einfach zu verwenden
• Kostenlos mit minimalen rechtlichen und Lizenzbeschränkungen
• Vielseitig
• Echtzeit-Anwendungen wie Vorhersage des Verbraucherverhaltens

3. SciPy

Ursprünglich für mathematische und wissenschaftliche Berechnungen konzipiert, ist SciPy auch eine Top-Bibliothek für die Durchführung von Bildverarbeitungsaufgaben durch die Importierung des Moduls scipy.ndimage. SciPy bietet Funktionen, um auf n-dimensionale Numpy-Arrays zu operieren.

Diese Bildverarbeitungsbibliothek ist eine weitere großartige Option, wenn Sie nach einer breiten Palette von Anwendungen wie Bildsegmentierung, Faltung, Bildlesen, Gesichtserkennung, Merkmalsextraktion und mehr suchen.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von SciPy:

• Hohe Befehle und Klassen für die Visualisierung und Manipulation von Daten
• Open Source
• Interaktive Sitzungen mit Python
• Klassen, Web- und Datenbank-Routinen für paralleles Programmieren

4. Mahotas

Eine weitere Top-Bildverarbeitungsbibliothek in Python ist Mahotas, die ursprünglich für Bioimage-Informatik entwickelt wurde. Mahotas ermöglicht es Entwicklern, fortgeschrittene Funktionen wie lokale binäre Muster und Haralick zu nutzen. Es kann 2D- und 3D-Bilder durch sein mahotas.features.haralick-Modul berechnen und Informationen aus Bildern extrahieren, um fortgeschrittene Bildverarbeitung durchzuführen.

Mahotas hat viele beliebte Funktionen wie Watershed, Convex-Punkte-Berechnungen, morphologische Verarbeitung und Template-Matching. Es gibt über 100 Funktionen für Computer-Vision-Fähigkeiten.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Mahotas:

• Über 100 Funktionen für Computer-Vision
• Fortgeschrittene Funktionen
• Berechnet 2D- und 3D-Bilder
• Ständig neue Funktionen hinzufügend

5. Pillow/PIL

Eine weitere Open-Source-Bibliothek für Bildverarbeitungsaufgaben ist Pillow, eine erweiterte Version von PIL (Python Imaging Library). Mit Pillow können Sie viele Prozesse in der Bildverarbeitung wie Punktoperationen, Filtern und Manipulation durchführen.

Pillow ist eine der Top-Bibliotheken für die Verarbeitung von Bildern, dank seiner Unterstützung für eine breite Palette von Bildformaten. Die Bildverarbeitungsbibliothek ist einfach zu verwenden und daher eines der gängigsten Tools für Datenwissenschaftler, die mit Bildern arbeiten.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Pillow:

• Unterstützung für verschiedene Bildformate wie JPEG und PNG
• Einfach zu verwenden
• Verschiedene Bildverarbeitungsmethoden
• Nützlich für die Erweiterung von Trainingsdaten für Computer-Vision-Probleme

6. SimpleITK

SimpleITK arbeitet ein bisschen anders als die anderen Bildverarbeitungsbibliotheken in dieser Liste. Anstatt Bilder als Arrays zu betrachten, betrachtet SimpleITK sie als eine Menge von Punkten in einem physikalischen Raum. Mit anderen Worten, es definiert den Bereich, der von Bildern eingenommen wird, als Ursprung, Größe, Abstand und Richtungskosinusmatrix. Dies ermöglicht es SimpleITK, Bilder effektiv zu verarbeiten und 2D-, 3D- und 4D-Dimensionen zu unterstützen.

SimpleITK wird oft für Bildsegmentierung und Bildregistrierung verwendet, also das Überlagern von zwei oder mehr Bildern.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von SimpleITK:

• Unterstützung für 2D- und 3D-Bilder
• Fortgeschrittene Programmierfunktionen, die Leistung, Flexibilität und Effizienz liefern
• Bildsegmentierung und Bildregistrierung
• Betrachtet Bilder als Menge von Punkten in einem physikalischen Raum

7. Matplotlib

Matplotlib ist eine weitere großartige Option für eine Bildverarbeitungsbibliothek. Es ist besonders nützlich als Bildmodul für die Arbeit mit Bildern in Python und enthält zwei spezifische Methoden zum Lesen und Anzeigen von Bildern. Matplotlib ist auf 2D-Plots von Arrays als multiplattformfähige Datenvisualisierungsbibliothek auf Numpy-Arrays spezialisiert.

Die Bildverarbeitungsbibliothek wird normalerweise für 2D-Visualisierungen wie Streudiagramme, Histogramme und Balken diagrams verwendet, aber sie hat sich auch bei der Bildverarbeitung als nützlich erwiesen, indem sie effektiv Informationen aus einem Bild extrahiert. Es ist wichtig zu beachten, dass Matplotlib nicht alle Dateiformate unterstützt.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Matplotlib:

• Einfach und einfach zu verwenden
• Bietet hochwertige Bilder und Plots in verschiedenen Formaten
• Open Source
• Hoch anpassbar

8. NumPy

Während NumPy eine Open-Source-Python-Bibliothek für numerische Analyse ist, kann es auch für Bildverarbeitungsaufgaben wie Bildbeschneidung, Pixelmanipulation, Maskierung von Pixelwerten und vielem mehr verwendet werden. NumPy enthält eine Matrix und mehrdimensionale Arrays als Datenstrukturen.

NumPy kann auch verwendet werden, um bei der Farbverringerung, Binarisierung, Einsetzen mit Slice, positiver oder negativer Inversion und vielen anderen Funktionen zu helfen. Bilder können auch als aus Arrays bestehend betrachtet werden, was es NumPy ermöglicht, verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben durchzuführen.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von NumPy:

• Kompakte Datenspeicherung
• Hochgeschwindigkeitsverarbeitung von Arrays
• Hilft bei vielen Funktionen
• Datenkompatibilität mit anderen Bibliotheken

9. Pgmagick

Gegen Ende unserer Liste steht Pgmagick, eine weitere Top-Python-Bibliothek für Bildverarbeitung für die GraphicMagick-Bibliothek. Das Bildverarbeitungstool hat eine beeindruckende Sammlung von Tools und Bibliotheken, die bei der Bildbearbeitung und Bildmanipulation helfen.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Pgmagick:

• Große Sammlung von Tools und Bibliotheken
• Bildbearbeitung und Bildmanipulation
• Unterstützung für viele Bildformate
• Open Source

10. SimpleCV

Die letzte Bildverarbeitungsbibliothek in Python auf unserer Liste ist SimpleCV, eine beliebte Open-Source-Framework für die Erstellung von Computer-Vision-Anwendungen mit Bildverarbeitung. SimpleCV hat eine lesbare Schnittstelle für Kameras, Formatkonvertierung, Bildmanipulation, Merkmalsextraktion und vielem mehr.

Die Bildverarbeitungsbibliothek ist bei denen beliebt, die einfach Computer-Vision-Aufgaben erstellen möchten. Es ermöglicht Benutzern, auf leistungsstarke Computer-Vision-Bibliotheken wie OpenCV zuzugreifen, ohne etwas über Dateiformate, Bit-Tiefen, Farbräume, Pufferverwaltung und vielem mehr erfahren zu müssen.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von SimpleCV:

• Open Source
• Lesbare Schnittstelle
• Einfach Computer-Vision-Aufgaben erstellen
• Zugang zu leistungsstarken Computer-Vision-Bibliotheken