10 meilleures bibliothèques de traitement d’images en Python

Les données sont la ressource la plus précieuse dont disposent les entreprises dans l’ère numérique actuelle, 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 précieuses pour une entreprise. 

Le traitement d’images est le processus de transformation des images en formes numériques avant d’effectuer des opérations spéciales sur elles, ce qui donne des informations précieuses. 

Il existe quelques principaux types de traitement d’images : 

• Visualisation : Les objets non visibles dans l’image sont détectés
• Reconnaissance : Détecter les objets présents dans l’image
• Affinement et restauration : Les images originales sont améliorées
• Reconnaissance de motifs : Les motifs de l’image sont mesurés
• Récupération : Trouver des images similaires à l’originale en recherchant dans une grande base de données

Une fois qu’une entreprise décide d’utiliser le traitement d’images, 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 les parties corrompues d’une image, ou pour effectuer une détection de visage. 

Pour traiter cette grande quantité de données rapidement et efficacement, les data scientists doivent s’appuyer sur des outils de traitement d’images pour les tâches d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. De nombreuses bibliothèques de traitement d’images sont utilisées en Python. 

Examinons les 10 meilleures bibliothèques de traitement d’images en Python : 

1. OpenCV

En tête de notre liste, OpenCV est une bibliothèque open-source développée et publiée par Intel en 2000. OpenCV est souvent déployé pour des tâches de vision par ordinateur comme la détection de visage, la détection d’objets, la reconnaissance de visage, la segmentation d’images, et bien plus encore. 

Écrit en C++, OpenCV dispose également d’un wrapper Python et peut être utilisé aux côtés de NumPy, SciPy et Matplotlib. L’un des meilleurs aspects d’OpenCV est que la bibliothèque de vision par ordinateur évolue constamment grâce à ses nombreux contributeurs sur Github. 

La bibliothèque de traitement d’images fournit l’accès à plus de 2 500 algorithmes classiques et modernes. Les utilisateurs peuvent utiliser OpenCV pour effectuer plusieurs tâches spécifiques comme supprimer les yeux rouges et suivre les mouvements des yeux. 

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

• Utilisé par des entreprises comme IBM, Google et Toyota
• Efficacité algorithmique
• Accès à de nombreux algorithmes
• Multiples interfaces

2. Scikit-Image

Une autre bibliothèque de traitement d’images 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’obtenir de bonnes performances. 

Scikit-Image, qui utilise des tableaux NumPy comme objets d’image, offre de nombreux algorithmes pour la segmentation, la manipulation de l’espace de couleur, 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 un minimum de restrictions légales et de licence
• Polyvalent 
• Applications réelles comme 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’images multi-dimensionnel en important le sous-module scipy.ndimage. SciPy fournit des fonctions pour opérer sur des tableaux Numpy à n dimensions. 

Cette bibliothèque de traitement d’images est une autre excellente option si vous recherchez une large gamme d’applications comme la segmentation d’images, la convolution, la lecture d’images, la détection de visage, l’extraction de caractéristiques, et bien plus encore. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de SciPy : 

• Commandes et classes de niveau élevé pour la visualisation et la manipulation de données
• Open source
• Sessions interactives avec Python
• Classes, routines Web et de base de données pour la programmation parallèle

4. Mahotas

Une autre bibliothèque de traitement d’images de premier plan en Python est Mahotas, qui a été conçue à l’origine pour la bio-informatique d’images. Mahotas permet aux développeurs de profiter de fonctionnalités avancées comme les motifs binaires locaux et Haralick. Il peut calculer des images 2D et 3D grâce à son module mahotas.features.haralick, et il extrait des informations à partir d’images pour effectuer un traitement d’images avancé. 

Mahotas dispose de nombreuses fonctions populaires telles que Watershed, Convex points calculations, traitement morphologique et correspondance de 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
• Fonctionnalités avancées
• Calcule des images 2D et 3D
• Ajoute constamment de nouvelles fonctionnalités 

5. Pillow/PIL

Une 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’images comme les opérations de points, le filtrage et la manipulation. 

Pillow est l’une des meilleures bibliothèques pour la manipulation d’images grâce à son support pour une large gamme de formats d’images. La bibliothèque de traitement d’images est facile à utiliser, ce qui en fait l’un des outils les plus courants pour les data scientists qui travaillent avec des images. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de Pillow : 

• Support pour divers formats d’images comme JPEG et PNG
• Facile à utiliser
• Diverses méthodes de traitement d’images
• Utile pour l’augmentation des données d’entraînement pour les problèmes de vision par ordinateur

6. SimpleITK

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

SimpleITK est souvent utilisé pour la segmentation d’images et l’enregistrement d’images, qui est le processus de superposition de deux ou plusieurs images. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de SimpleITK : 

• Support pour les images 2D et 3D
• Fonctionnalités de programmation avancées qui offrent des performances, de la flexibilité et de l’efficacité
• Segmentation d’images et enregistrement d’images
• Considère les images comme un ensemble de points dans un espace physique

7. Matplotlib

Matplotlib est une autre excellente option pour une bibliothèque de traitement d’images. 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 comme une bibliothèque de visualisation de données multi-plateforme sur les tableaux Numpy. 

La bibliothèque de traitement d’images est généralement utilisée pour les visualisations 2D comme les nuages de points, les histogrammes et les graphiques à barres, mais elle s’est avérée utile pour le traitement d’images 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 divers formats
• Open source
• Haute personnalisation

8. NumPy

Bien que NumPy soit une bibliothèque open-source Python utilisée pour l’analyse numérique, elle peut également être utilisée pour les tâches de traitement d’images comme la découpe d’images, la manipulation de pixels, le masquage des valeurs de pixels, et bien plus encore. NumPy contient une matrice et des tableaux multi-dimensionnels comme structures de données. 

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

Voici quelques-uns des principaux points forts de NumPy : 

• Stockage de données compact
• Traitement rapide des tableaux
• Aide à de nombreuses fonctionnalités
• Compatibilité des données avec d’autres bibliothèques

9. Pgmagick

Près de la fin de notre liste, Pgmagick est une autre bibliothèque Python de premier plan pour le traitement d’images pour la bibliothèque GraphicMagick. L’outil de traitement d’images dispose d’une impressionnante collection d’outils et de bibliothèques qui fournissent une aide pour la modification et la manipulation d’images. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de Pgmagick : 

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

10. SimpleCV

La dernière bibliothèque de traitement d’images en Python de notre liste est SimpleCV, qui est un cadre open-source populaire pour la création d’applications de vision par ordinateur avec le traitement d’images. SimpleCV dispose d’une interface lisible pour les caméras, la conversion de format, la manipulation d’images, l’extraction de caractéristiques, et bien plus encore. 

La bibliothèque de traitement d’images est populaire parmi ceux qui cherchent à créer facilement des tâches de vision par ordinateur. Elle permet aux utilisateurs d’accéder à des bibliothèques de vision par ordinateur puissantes comme OpenCV sans avoir à apprendre sur les formats de fichiers, les profondeurs de bits, les espaces de couleur, la gestion des tampons, et bien plus encore. 

Voici quelques-uns des principaux points forts de SimpleCV : 

• Open source
• Interface lisible
• Créer facilement des tâches de vision par ordinateur
• Accès à des bibliothèques de vision par ordinateur puissantes