10 parimat pilditöötlusraamatukogu Pythonis

Andmed on tänapäeva digiajastul ettevõtete kõige väärtuslikum ressurss ja suur osa neist andmetest koosneb piltidest. Andmeteadlased saavad neid pilte töödelda ja sisestada masinõppe (ML) mudelitesse, et saada ettevõtte jaoks põhjalikku teavet. 

Pilditöötlus on protsess, mille käigus teisendatakse pildid digitaalseks vormiks enne nendega spetsiaalsete toimingute tegemist, mille tulemusel saadakse väärtuslikku teavet. 

Kujutise töötlemiseks on mitu peamist tüüpi: 

• Visualiseerimine: Tuvastatakse objekte, mis pole pildil nähtavad
• Tunnustus: Tuvasta pildil olevad objektid
  
• Teritamine ja taastamine: Originaalpildid on täiustatud
• Mustri tuvastamine: Pildil olevaid mustreid mõõdetakse
• Otsimine: Leidke originaaliga sarnaseid pilte, otsides suurest andmebaasist

Kui ettevõte otsustab pilditöötlust kasutada, on sellel palju potentsiaalseid rakendusi. Näiteks kasutatakse pilditöötlust sageli meditsiinilistes uuringutes ja täpsete raviplaanide väljatöötamiseks. Seda saab kasutada ka pildi rikutud osade taastamiseks ja rekonstrueerimiseks või näotuvastuse teostamiseks. 

Selle suure andmemahu kiireks ja tõhusaks töötlemiseks peavad andmeteadlased masinõppe ja süvaõppe ülesannete jaoks toetuma pilditöötlustööriistadele. Pythonis kasutatakse paljusid populaarseimaid pilditöötlusteegisid. 

Vaatame 10 parimat Pythoni pilditöötlusraamatukogu: 

1. OpenCV

Meie nimekirja tipus on OpenCV, mis on avatud lähtekoodiga teek, mille Intel töötas välja ja avaldas 2000. aastal. OpenCV-d kasutatakse sageli arvutinägemise ülesannete jaoks, nagu näotuvastus, objektide tuvastamine, näotuvastus, pildi segmenteerimine ja palju muud. 

C++ keeles kirjutatud OpenCV-l on ka Pythoni wrapper ning seda saab kasutada koos NumPy, SciPy ja Matplotlibiga. Üks OpenCV parimaid aspekte on see, et arvutinägemise teek areneb pidevalt tänu paljudele Githubi panustajatele. 

Pilditöötlusteek pakub juurdepääsu enam kui 2,500 tipptasemel ja klassikalisele algoritmile. Kasutajad saavad OpenCV-d kasutada mitmete spetsiifiliste ülesannete täitmiseks, näiteks punasilmsuse eemaldamiseks ja silmaliigutuste jälgimiseks. 

Siin on mõned OpenCV peamised esiletõstmised: 

• Kasutavad suured ettevõtted nagu IBM, Google ja Toyota
• Algoritmiline efektiivsus
• Lai juurdepääs algoritmidele
• Mitmed liidesed

2. Scikit-Image

Teine turul saadaolev tipptasemel pilditöötlusteek on Scikit-Image, mida kasutatakse peaaegu iga arvutinägemise ülesande jaoks. Scikit-Image on osaliselt kirjutatud Cythonis, mis on Pythoni superset'i programmeerimiskeel. See ainulaadne struktuur aitab sellel saavutada head jõudlust. 

Scikit-Image, mis kasutab pildiobjektidena NumPy massiive, pakub palju erinevaid algoritme segmenteerimiseks, värviruumi manipuleerimiseks, geomeetriliseks teisendamiseks, analüüsiks, morfoloogiaks, tunnuste tuvastamiseks ja paljuks muuks.

Siin on mõned Scikit-Image'i peamised esiletõstmised: 

• Avatud lähtekoodiga ja hõlpsasti kasutatav 
• Tasuta minimaalsete juriidiliste ja litsentsimispiirangutega
• Mitmekülgne 
• Reaalse maailma rakendused, näiteks tarbijakäitumise ennustamine

3. SciPy

Algselt matemaatiliste ja teaduslike arvutuste jaoks loodud SciPy on ka tipptasemel teek mitmemõõtmelise pilditöötluse teostamiseks, importides alammooduli scipy.ndimage. SciPy pakub funktsioone n-mõõtmeliste Numpy massiividega töötamiseks. 

See pilditöötlusteek on veel üks suurepärane valik, kui otsite laia valikut rakendusi, nagu piltide segmenteerimine, konvolutsioon, piltide lugemine, näotuvastus, tunnuste eraldamine ja palju muud. 

Siin on mõned Scipy peamised esiletõstmised: 

• Kõrgetasemelised käsud ja klassid andmete visualiseerimiseks ja manipuleerimiseks
• Avatud lähtekoodiga
• Interaktiivsed sessioonid Pythoniga
• Klassid, veebi- ja andmebaasirutiinid paralleelprogrammeerimiseks

4. Mahotas

Veel üks populaarne pilditöötlusteek Pythonis on Mahotas, mis loodi algselt biokujutiste informaatika jaoks. Mahotas võimaldab arendajatel ära kasutada täiustatud funktsioone, nagu kohalikud binaarmustrid ja haralick. See suudab oma mahotas.features.haralick mooduli kaudu arvutada 2D- ja 3D-pilte ning ekstraheerib piltidelt teavet täiustatud pilditöötluse teostamiseks. 

Mahotasel on palju populaarseid funktsioone, näiteks valgala, kumerate punktide arvutused, morfoloogiline töötlemine ja mallide sobitamine. Arvutinägemise võimaluste jaoks on üle 100 funktsionaalsuse. 

Siin on mõned Mahotase peamised esiletõstmised: 

• Üle 100 funktsiooni arvutinägemise jaoks
• täiustatud funktsioonid
• Arvutab 2D- ja 3D-pilte
• Pidevalt uute funktsioonide lisamine 

5. Padi/PIL

Teine avatud lähtekoodiga pilditöötlusülesannete teek Pillow on PIL-i (Python Imaging Library) täiustatud versioon. Pillow'ga saate pilditöötluses teostada paljusid protsesse, näiteks punktoperatsioone, filtreerimist ja manipuleerimist. 

Pillow on tänu laia valiku pildivormingute toele üks parimaid piltide töötlemise teeke. Pilditöötlusteeki on lihtne kasutada, mis teeb sellest ühe levinuma tööriista andmeteadlaste seas, kes piltidega töötavad. 

Siin on mõned Pillow'i peamised esiletõstmised: 

• Toetab erinevaid pildivorminguid, näiteks JPEG ja PNG
• Lihtne kasutada
• Erinevad pilditöötlusmeetodid
• Kasulik arvutinägemisprobleemide treeningandmete täiendamiseks

6. LihtneITK

SimpleITK töötab veidi teistmoodi kui teised selles loendis olevad pilditöötlusteegid. Piltide käsitlemise asemel massiividena käsitleb SimpleITK neid füüsilise piirkonna punktide kogumina ruumis. Teisisõnu, see määratleb piltide poolt hõivatud piirkonna alguspunkti, suuruse, vahekauguse ja suuna koosinusmaatriksi abil. See võimaldab SimpleITK-l pilte tõhusalt töödelda ja toetada 2D-, 3D- ja 4D-mõõtmeid. 

SimpleITK-d kasutatakse sageli piltide segmenteerimiseks ja piltide registreerimiseks, mis on kahe või enama pildi kattumise protsess. 

Siin on mõned SimpleITK peamised omadused: 

• 2D- ja 3D-piltide tugi
• Täiustatud programmeerimisfunktsioonid, mis pakuvad jõudlust, paindlikkust ja tõhusust
• Kujutise segmenteerimine ja kujutise registreerimine
• Käsitleb pilte kui punktide kogumit füüsilises piirkonnas ruumis

7. matplotlib

Matplotlib on veel üks suurepärane pilditöötlusteegi valik. See on eriti kasulik pildimoodulina Pythonis piltidega töötamiseks ning sisaldab kahte spetsiifilist meetodit piltide lugemiseks ja kuvamiseks. Matplotlib on spetsialiseerunud massiivide 2D-graafikutele kui mitmeplatvormiline andmete visualiseerimise teek Numpy massiividel. 

Pilditöötlusteegi kasutatakse tavaliselt 2D-visualiseeringute, näiteks hajuvusdiagrammide, histogrammide ja tulpdiagrammide jaoks, kuid see on osutunud kasulikuks ka pilditöötluses, kuna see aitab pildilt tõhusalt infot välja pressida. Oluline on märkida, et Matplotlib ei toeta kõiki failivorminguid. 

Siin on mõned Matplotlibi peamised esiletõstmised: 

• Lihtne ja hõlpsasti kasutatav
• Pakub kvaliteetseid pilte ja graafikuid erinevates formaatides
• Avatud lähtekoodiga
• Igati kohandatav

8. tuim

Kuigi NumPy on avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mida kasutatakse numbriliseks analüüsiks, saab seda kasutada ka pilditöötlusülesannete jaoks, nagu piltide kärpimine, pikslite manipuleerimine, piksliväärtuste maskeerimine ja palju muud. NumPy sisaldab andmestruktuuridena maatriksit ja mitmemõõtmelisi massiive. 

NumPy-d saab kasutada ka värvide vähendamiseks, binariseerimiseks, viiluga kleepimiseks, positiivseks või negatiivseks inversiooniks ja paljude muude funktsioonide jaoks. Pilte võib pidada ka massiividest koosnevaks, mis võimaldab NumPyl täita erinevaid pilditöötlusülesandeid. 

Siin on mõned NumPy peamised esiletõstmised: 

• Kompaktne andmesalvestus
• Massiivide kiire töötlemine
• Aitab paljude funktsioonidega
• Andmete ühilduvus teiste teekidega

9. Pgmagick

Meie nimekirja lõpupoole on Pgmagick, mis on GraphicMagicki teeki kuuluv teine ​​​​tipptasemel Pythoni pilditöötlusteek. Pilditöötlustööriistal on muljetavaldav tööriistade ja teekide kogu, mis pakuvad abi piltide redigeerimisel ja manipuleerimisel. 

Siin on mõned Pgmagicki peamised esiletõstmised:

• Suur tööriistade ja teekide kogu
• Pilditöötlus ja pildimanipulatsioon
• Toetab paljusid pildivorminguid
• Avatud lähtekoodiga

10. Lihtne CV

Meie nimekirja viimane Pythoni pilditöötlusteek on SimpleCV, mis on populaarne avatud lähtekoodiga raamistik arvutinägemise rakenduste loomiseks pilditöötluse abil. SimpleCV-l on loetav liides kaamerate, vormingu teisendamise, pilditöötluse, tunnuste eraldamise ja muu jaoks. 

Pilditöötlusteek on populaarne nende seas, kes soovivad hõlpsalt arvutinägemise ülesandeid luua. See võimaldab kasutajatel pääseda ligi võimsatele arvutinägemise teekidele nagu OpenCV ilma failivormingute, bitisügavuste, värviruumide, puhvrihalduse ja muu kohta õppimata. 

Siin on mõned SimpleCV peamised esiletõstmised: 

• Avatud lähtekoodiga
• Loetav liides
• Looge hõlpsalt arvutinägemise ülesandeid
• Juurdepääs võimsatele arvutinägemise teekidele