10 meilleures bibliothèques de traitement d'image en Python

Les données constituent la ressource la plus précieuse dont disposent les entreprises à l’ère numérique d’aujourd’hui, et une grande partie de ces données est constituée d’images. Les data scientists peuvent traiter ces images et les intégrer dans des modèles d'apprentissage automatique (ML) pour obtenir des informations approfondies pour une entreprise. 

Le traitement d'image est le processus de transformation d'images en formes numériques avant d'effectuer des opérations spéciales sur celles-ci, ce qui donne des informations précieuses. 

Il existe quelques principaux types de traitement d'image : 

• Visualisation: Les objets non visibles dans l'image sont détectés
• Reconnaissance: Détecter les objets présents dans l'image
  
• Affûtage et restauration : Les images originales sont améliorées
• La reconnaissance de formes: Les motifs de l'image sont mesurés
• Récupération: Trouvez des images similaires à l'original en recherchant dans une grande base de données

Une fois qu'une entreprise décide d'utiliser le traitement d'image, il existe de nombreuses applications potentielles. Par exemple, le traitement d'images est souvent utilisé dans la recherche médicale et pour développer des plans de traitement précis. Il peut également être utilisé pour récupérer et reconstruire des parties corrompues d'une image, ou pour effectuer une détection de visage. 

Afin de traiter rapidement et efficacement cette grande quantité de données, les scientifiques des données doivent s'appuyer sur des outils de traitement d'images pour les tâches d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. La plupart des principales bibliothèques de traitement d'images sont utilisées dans Python. 

Jetons un coup d'œil aux 10 meilleures bibliothèques de traitement d'image en Python : 

1. OpenCV

En tête de notre liste se trouve OpenCV, une bibliothèque open source développée et publiée par Intel en 2000. OpenCV est souvent déployé pour des tâches de vision par ordinateur telles que la détection de visages, la détection d'objets, la reconnaissance de visages, la segmentation d'images et bien plus encore. 

Écrit en C++, OpenCV est également livré avec un wrapper Python et peut être utilisé avec NumPy, SciPy et Matplotlib. L'un des meilleurs aspects d'OpenCV est que la bibliothèque de vision par ordinateur est en constante évolution grâce à ses nombreux contributeurs sur Github. 

La bibliothèque de traitement d'images donne accès à plus de 2,500 XNUMX algorithmes de pointe et classiques. Les utilisateurs peuvent utiliser OpenCV pour effectuer plusieurs tâches spécifiques telles que la suppression des yeux rouges et le suivi des mouvements oculaires. 

Voici quelques-uns des principaux points forts d'OpenCV : 

• Utilisé par de grandes entreprises comme IBM, Google et Toyota
• Efficacité algorithmique
• Accès étendu aux algorithmes
• Interfaces multiples

2. Image Scikit

Une autre bibliothèque de traitement d'image de premier plan sur le marché est Scikit-Image, qui est utilisée pour presque toutes les tâches de vision par ordinateur. Scikit-Image est en partie écrit en Cython, qui est un langage de programmation qui est un sur-ensemble de Python. Cette structure unique lui permet d'atteindre de bonnes performances. 

Scikit-Image, qui utilise des tableaux NumPy comme objets image, propose de nombreux algorithmes différents pour la segmentation, la manipulation de l'espace colorimétrique, la transformation géométrique, l'analyse, la morphologie, la détection de caractéristiques, et bien plus encore.

Voici quelques-uns des principaux points forts de Scikit-Image : 

• Open source et facile à utiliser 
• Gratuit avec des restrictions légales et de licence minimales
• Polyvalent 
• Applications du monde réel telles que la prédiction du comportement des consommateurs

3. SciPy

Conçu à l'origine pour les calculs mathématiques et scientifiques, SciPy est également une bibliothèque de premier plan pour effectuer un traitement d'image multidimensionnel en important le sous-module scipy.ndimage. SciPy fournit des fonctions pour fonctionner sur des tableaux Numpy à n dimensions. 

Cette bibliothèque de traitement d'images est une autre excellente option si vous recherchez un large éventail d'applications telles que la segmentation d'images, la convolution, la lecture d'images, la détection de visages, l'extraction de caractéristiques, etc. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de Scipy : 

• Commandes et classes de haut niveau pour visualiser et manipuler les données
• Open source
• Sessions interactives avec Python
• Cours, routines Web et base de données pour la programmation parallèle

4. Mahotas

Mahotas est une autre bibliothèque de traitement d'image de premier plan en Python, qui a été conçue à l'origine pour l'informatique bio-image. Mahotas permet aux développeurs de tirer parti de fonctionnalités avancées telles que les modèles binaires locaux et haralick. Il peut calculer des images 2D et 3D via son module mahotas.features.haralick, et il extrait des informations à partir d'images pour effectuer un traitement d'image avancé. 

Mahotas possède de nombreuses fonctions populaires telles que les bassins versants, les calculs de points convexes, le traitement morphologique et la correspondance des modèles. Il existe plus de 100 fonctionnalités pour les capacités de vision par ordinateur. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de Mahotas : 

• Plus de 100 fonctionnalités pour la vision par ordinateur
• Les fonctionnalités avancées
• Calcule des images 2D et 3D
• Ajout constant de nouvelles fonctionnalités 

5. Oreiller/PIL

Autre bibliothèque open source pour les tâches de traitement d'images, Pillow est une version avancée de PIL (Python Imaging Library). Avec Pillow, vous pouvez effectuer de nombreux processus de traitement d'image tels que les opérations ponctuelles, le filtrage et la manipulation. 

Pillow est l'une des meilleures bibliothèques pour la gestion des images grâce à sa prise en charge d'une large gamme de formats d'image. La bibliothèque de traitement d'images est facile à utiliser, ce qui en fait l'un des outils les plus courants pour les scientifiques des données qui travaillent avec des images. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de Pillow : 

• Prise en charge de divers formats d'image tels que JPEG et PNG
• Facile à utiliser
• Différentes méthodes de traitement d'images
• Utile pour augmenter les données de formation pour les problèmes de vision par ordinateur

6. SimpleITK

SimpleITK fonctionne un peu différemment des autres bibliothèques de traitement d'image de cette liste. Au lieu de considérer les images comme des tableaux, SimpleITK les considère comme un ensemble de points sur une région physique de l'espace. En d'autres termes, il définit la région occupée par les images comme l'origine, la taille, l'espacement et la matrice cosinus de direction. Cela permet à SimpleITK de traiter efficacement les images et de prendre en charge les dimensions 2D, 3D et 4D. 

SimpleITK est souvent utilisé pour la segmentation d'images et l'enregistrement d'images, qui consiste à superposer deux images ou plus. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de SimpleITK : 

• Prise en charge des images 2D et 3D
• Fonctionnalités de programmation avancées offrant performances, flexibilité et efficacité
• Segmentation d'image et enregistrement d'image
• Considére les images comme un ensemble de points sur une région physique dans l'espace

7. matplotlib

Matplotlib est une autre excellente option pour une bibliothèque de traitement d'image. Il est particulièrement utile en tant que module d'image pour travailler avec des images en Python, et il comprend deux méthodes spécifiques pour lire et afficher des images. Matplotlib est spécialisé dans les tracés 2D de tableaux en tant que bibliothèque de visualisation de données multiplateforme sur des tableaux Numpy. 

La bibliothèque de traitement d'image est généralement utilisée pour les visualisations 2D telles que les nuages ​​de points, les histogrammes et les graphiques à barres, mais elle s'est avérée utile pour le traitement d'image en extrayant efficacement les informations d'une image. Il est important de noter que Matplotlib ne prend pas en charge tous les formats de fichiers. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de Matplotlib : 

• Simple et facile à utiliser
• Fournit des images et des tracés de haute qualité dans différents formats
• Open source
• hautement personnalisable

8. NumPy

Bien que NumPy soit une bibliothèque Python open source utilisée pour l'analyse numérique, elle peut également être utilisée pour des tâches de traitement d'image telles que le recadrage d'image, la manipulation de pixels, le masquage des valeurs de pixel, etc. NumPy contient une matrice et des tableaux multidimensionnels en tant que structures de données. 

NumPy peut également être utilisé pour aider à la réduction des couleurs, à la binarisation, au collage avec tranche, à l'inversion positive ou négative et à de nombreuses autres fonctionnalités. Les images peuvent également être considérées comme constituées de tableaux, ce qui permet à NumPy d'effectuer différentes tâches de traitement d'image. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de NumPy : 

• Stockage de données compact
• Traitement à grande vitesse des tableaux
• Aide avec de nombreuses fonctionnalités
• Compatibilité des données avec d'autres bibliothèques

9. Pgmagick

Vers la fin de notre liste se trouve Pgmagick, qui est une autre bibliothèque Python de premier plan pour le traitement d'image pour la bibliothèque GraphicMagick. L'outil de traitement d'image possède une collection impressionnante d'outils et de bibliothèques qui fournissent une assistance dans l'édition et la manipulation d'images. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de Pgmagick :

• Grande collection d'outils et de bibliothèques
• Retouche d'images et manipulation d'images
• Prend en charge de nombreux formats d'images
• Open source

10. CV simple

La dernière bibliothèque de traitement d'image en Python sur notre liste est SimpleCV, qui est un framework open source populaire pour créer des applications de vision par ordinateur avec traitement d'image. SimpleCV possède une interface lisible pour les caméras, la conversion de format, la manipulation d'images, l'extraction de fonctionnalités, etc. 

La bibliothèque de traitement d'images est populaire parmi ceux qui cherchent à créer facilement des tâches de vision par ordinateur. Il permet aux utilisateurs d'accéder à des bibliothèques de vision par ordinateur très puissantes comme OpenCV sans avoir besoin de se familiariser avec les formats de fichiers, les profondeurs de bits, les espaces colorimétriques, la gestion des tampons, etc. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de SimpleCV : 

• Open source
• Interface lisible
• Créez facilement des tâches de vision par ordinateur
• Accès à des bibliothèques de vision par ordinateur de grande puissance