Las 10 mejores bibliotecas de procesamiento de imágenes en Python

Los datos son el recurso más valioso que tienen las empresas en la era digital actual, y una gran parte de estos datos se compone de imágenes. Los científicos de datos pueden procesar estas imágenes e introducirlas en modelos de aprendizaje automático (ML) para obtener conocimientos profundos para una empresa. 

El procesamiento de imágenes es el proceso de transformar imágenes en formas digitales antes de realizar operaciones especiales en ellas, lo que produce información valiosa. 

Hay algunos tipos principales de procesamiento de imágenes: 

• Visualización: Se detectan objetos no visibles en la imagen
• Reconocimiento: Detectar objetos presentes en la imagen
  
• Afilado y Restauración: Las imágenes originales se mejoran
• Reconocimiento de patrones: Los patrones en la imagen se miden
• Recuperación: Encuentre imágenes similares a las originales buscando en una gran base de datos

Una vez que una empresa decide utilizar el procesamiento de imágenes, hay muchas aplicaciones potenciales. Por ejemplo, el procesamiento de imágenes se usa a menudo en la investigación médica y para desarrollar planes de tratamiento precisos. También se puede utilizar para recuperar y reconstruir partes corruptas de una imagen o para llevar a cabo la detección de rostros. 

Para procesar esta gran cantidad de datos de manera rápida y eficiente, los científicos de datos deben confiar en las herramientas de procesamiento de imágenes para el aprendizaje automático y las tareas de aprendizaje profundo. Muchas de las principales bibliotecas de procesamiento de imágenes se utilizan en Python. 

Echemos un vistazo a las 10 mejores bibliotecas de procesamiento de imágenes en Python: 

1. OpenCV

Encabezando nuestra lista está OpenCV, que es una biblioteca de código abierto desarrollada y lanzada por Intel en 2000. OpenCV a menudo se implementa para tareas de visión por computadora como detección de rostros, detección de objetos, reconocimiento de rostros, segmentación de imágenes y mucho más. 

Escrito en C++, OpenCV también viene con un envoltorio de Python y se puede usar junto con NumPy, SciPy y Matplotlib. Uno de los mejores aspectos de OpenCV es que la biblioteca de visión por computadora está en constante evolución gracias a sus muchos colaboradores en Github. 

La biblioteca de procesamiento de imágenes proporciona acceso a más de 2,500 algoritmos clásicos y de última generación. Los usuarios pueden usar OpenCV para realizar varias tareas específicas, como eliminar los ojos rojos y seguir los movimientos de los ojos. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de OpenCV: 

• Utilizado por las principales empresas como IBM, Google y Toyota
• Eficiencia algorítmica
• Amplio acceso a algoritmos
• Interfaces multiples

2. Scikit-Imagen

Otra biblioteca de procesamiento de imágenes superior en el mercado es Scikit-Image, que se utiliza para casi todas las tareas de visión artificial. Scikit-Image está escrito en parte en Cython, que es un lenguaje de programación que es un superconjunto de Python. Esta estructura única le ayuda a lograr un buen rendimiento. 

Scikit-Image, que utiliza matrices NumPy como objetos de imagen, ofrece muchos algoritmos diferentes para segmentación, manipulación del espacio de color, transformación geométrica, análisis, morfología, detección de características y mucho más.

Estos son algunos de los aspectos más destacados de Scikit-Image: 

• Código abierto y fácil de usar 
• Gratis con restricciones legales y de licencia mínimas
• Versátil 
• Aplicaciones del mundo real como la predicción del comportamiento del consumidor

3. Ciencia

Diseñado originalmente para cálculos matemáticos y científicos, SciPy también es una biblioteca superior para realizar el procesamiento de imágenes multidimensionales mediante la importación del submódulo scipy.ndimage. SciPy proporciona funciones para operar en matrices Numpy n-dimensionales. 

Esta biblioteca de procesamiento de imágenes es otra excelente opción si está buscando una amplia gama de aplicaciones como segmentación de imágenes, convolución, lectura de imágenes, detección de rostros, extracción de características y más. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de Scipy: 

• Clases y comandos de alto nivel para visualizar y manipular datos
• Fuente abierta
• Sesiones interactivas con Python
• Clases, rutinas web y base de datos para programación paralela

4. mahotas

Otra de las principales bibliotecas de procesamiento de imágenes en Python es Mahotas, que se diseñó originalmente para la informática de bioimágenes. Mahotas permite a los desarrolladores aprovechar funciones avanzadas como patrones binarios locales y haralick. Puede calcular imágenes en 2D y 3D a través de su módulo mahotas.features.haralick y extrae información de las imágenes para realizar un procesamiento de imágenes avanzado. 

Mahotas tiene muchas funciones populares, como cuencas hidrográficas, cálculos de puntos convexos, procesamiento morfológico y coincidencia de plantillas. Hay más de 100 funcionalidades para capacidades de visión artificial. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de Mahotas: 

• Más de 100 funcionalidades para visión artificial
• Características avanzadas
• Calcula imágenes 2D y 3D
• Constantemente agregando nuevas funcionalidades 

5. Almohada/PIL

Otra biblioteca de código abierto para tareas de procesamiento de imágenes, Pillow es una versión avanzada de PIL (Python Imaging Library). Con Pillow, puede realizar muchos procesos en el procesamiento de imágenes, como operaciones puntuales, filtrado y manipulación. 

Pillow es una de las mejores bibliotecas para manejar imágenes gracias a su compatibilidad con una amplia gama de formatos de imagen. La biblioteca de procesamiento de imágenes es fácil de usar, lo que la convierte en una de las herramientas más comunes para los científicos de datos que trabajan con imágenes. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de Pillow: 

• Soporte para varios formatos de imagen como JPEG y PNG
• Fácil de Usar
• Varios métodos de procesamiento de imágenes.
• Útil para aumentar los datos de entrenamiento para problemas de visión por computadora

6. SimpleITK

SimpleITK funciona un poco diferente a las otras bibliotecas de procesamiento de imágenes en esta lista. En lugar de considerar las imágenes como matrices, SimpleITK las considera como un conjunto de puntos en una región física del espacio. En otras palabras, define la región ocupada por las imágenes como matriz de origen, tamaño, espaciado y coseno director. Esto permite que SimpleITK procese imágenes de manera efectiva y admita dimensiones 2D, 3D y 4D. 

SimpleITK se usa a menudo para la segmentación de imágenes y el registro de imágenes, que es el proceso de superposición de dos o más imágenes. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de SimpleITK: 

• Soporte para imágenes 2D y 3D
• Funciones de programación avanzadas que brindan rendimiento, flexibilidad y eficiencia
• Segmentación de imágenes y registro de imágenes.
• Considera las imágenes como un conjunto de puntos en una región física en el espacio

7. matplotlib

Matplotlib es otra gran opción para una biblioteca de procesamiento de imágenes. Es especialmente útil como módulo de imágenes para trabajar con imágenes en Python, e incluye dos métodos específicos para leer y mostrar imágenes. Matplotlib está especializado en gráficos 2D de matrices como una biblioteca de visualización de datos multiplataforma en matrices Numpy. 

La biblioteca de procesamiento de imágenes generalmente se usa para visualizaciones 2D como diagramas de dispersión, histogramas y gráficos de barras, pero ha demostrado ser útil para el procesamiento de imágenes al extraer información de una imagen de manera efectiva. Es importante tener en cuenta que Matplotlib no admite todos los formatos de archivo. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de Matplotlib: 

• Simple y fácil de usar
• Proporciona imágenes y tramas de alta calidad en varios formatos.
• Fuente abierta
• Altamente personalizable

8. NumPy

Si bien NumPy es una biblioteca de Python de código abierto que se usa para el análisis numérico, también se puede usar para tareas de procesamiento de imágenes como el recorte de imágenes, la manipulación de píxeles, el enmascaramiento de valores de píxeles y más. NumPy contiene una matriz y matrices multidimensionales como estructuras de datos. 

NumPy también se puede usar para ayudar con la reducción de color, binarización, pegar con corte, inversión positiva o negativa y muchas otras funcionalidades. Las imágenes también se pueden considerar compuestas por matrices, que es lo que permite a NumPy realizar diferentes tareas de procesamiento de imágenes. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de NumPy: 

• Almacenamiento de datos compacto
• Procesamiento de matrices de alta velocidad
• Ayuda con muchas funcionalidades.
• Compatibilidad de datos con otras bibliotecas

9. Pgmagia

Casi al final de nuestra lista está Pgmagick, que es otra biblioteca superior de Python para el procesamiento de imágenes para la biblioteca GraphicMagick. La herramienta de procesamiento de imágenes tiene una impresionante colección de herramientas y bibliotecas que brindan asistencia en la edición y manipulación de imágenes. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de Pgmagick:

• Gran colección de herramientas y bibliotecas.
• Edición de imágenes y manipulación de imágenes.
• Soporta muchos formatos de imagen
• Fuente abierta

10. CV simple

La última biblioteca de procesamiento de imágenes en Python en nuestra lista es SimpleCV, que es un marco de código abierto popular para crear aplicaciones de visión artificial con procesamiento de imágenes. SimpleCV tiene una interfaz legible para cámaras, conversión de formato, manipulación de imágenes, extracción de características y más. 

La biblioteca de procesamiento de imágenes es popular entre aquellos que buscan crear fácilmente tareas de visión artificial. Permite a los usuarios obtener acceso a bibliotecas de visión por computadora de alta potencia como OpenCV sin necesidad de aprender sobre formatos de archivo, profundidades de bits, espacios de color, administración de búfer y más. 

Estos son algunos de los aspectos más destacados de SimpleCV: 

• Fuente abierta
• Interfaz legible
• Cree fácilmente tareas de visión artificial
• Acceso a bibliotecas de visión artificial de alta potencia