A 10 legjobb képfeldolgozó könyvtár a Pythonban

Az adatok a mai digitális korban a vállalkozások legértékesebb erőforrásai, és ezen adatok nagy része képekből áll. Az adattudósok feldolgozhatják ezeket a képeket, és betáplálhatják őket gépi tanulási (ML) modellekbe, hogy mélyreható betekintést nyerjenek a vállalkozás számára. 

A képfeldolgozás az a folyamat, amikor a képeket digitális formákká alakítják, mielőtt speciális műveleteket hajtanának végre rajtuk, amelyek értékes információkat szolgáltatnak. 

A képfeldolgozásnak néhány fő típusa van: 

• Megjelenítés: A képen nem látható tárgyakat észleli
• Elismerés: A képen lévő tárgyak észlelése
  
• Élezés és helyreállítás: Az eredeti képek javítva vannak
• Mintafelismerés: A képen látható minták mérve vannak
• Letöltés: Keressen egy nagy adatbázisban az eredetihez hasonló képeket

Ha egy vállalkozás úgy dönt, hogy képfeldolgozást alkalmaz, számos lehetséges alkalmazási lehetőség adódik. Például a képfeldolgozást gyakran használják az orvosi kutatásban és pontos kezelési tervek kidolgozására. Használható továbbá a kép sérült részeinek helyreállítására és rekonstruálására, vagy arcfelismerésre. 

Ennek a nagy mennyiségű adatnak a gyors és hatékony feldolgozása érdekében az adatkutatóknak képfeldolgozó eszközökre kell támaszkodniuk a gépi tanuláshoz és a mély tanulási feladatokhoz. A legnépszerűbb képfeldolgozó könyvtárak közül sokat a Pythonban használnak. 

Vessünk egy pillantást a Python 10 legjobb képfeldolgozó könyvtárára: 

1. OpenCV

A listánk élén az OpenCV található, amely egy nyílt forráskódú könyvtár, amelyet az Intel fejlesztett ki és adott ki 2000-ben. Az OpenCV-t gyakran használják olyan számítógépes látási feladatokhoz, mint az arcfelismerés, tárgyfelismerés, arcfelismerés, képszegmentálás és még sok más. 

A C++ nyelven írt OpenCV Python-burkolóval is rendelkezik, és a NumPy, a SciPy és a Matplotlib mellett használható. Az OpenCV egyik legjobb tulajdonsága, hogy a számítógépes képtár folyamatosan fejlődik a Githubon található számos közreműködőnek köszönhetően. 

A képfeldolgozó könyvtár több mint 2,500 legmodernebb és klasszikus algoritmushoz biztosít hozzáférést. A felhasználók az OpenCV segítségével számos konkrét feladatot hajthatnak végre, mint például a vörös szem eltávolítása és a szemmozgások követése. 

Íme az OpenCV néhány főbb pontja: 

• Olyan nagy cégek használják, mint az IBM, a Google és a Toyota
• Algoritmikus hatékonyság
• Hatalmas hozzáférés az algoritmusokhoz
• Több interfész

2. Scikit-Image

Egy másik legnépszerűbb képfeldolgozó könyvtár a piacon a Scikit-Image, amelyet szinte minden számítógépes látási feladathoz használnak. A Scikit-Image részben Cython nyelven íródott, amely egy programozási nyelv, amely a Python szuperkészlete. Ez az egyedülálló szerkezet segít a jó teljesítmény elérésében. 

A NumPy tömböket képobjektumként használó Scikit-Image számos különféle algoritmust kínál szegmentáláshoz, színtér-manipulációhoz, geometriai transzformációhoz, elemzéshez, morfológiához, jellemzők észleléséhez és még sok máshoz.

Íme néhány a Scikit-Image legfontosabb elemei közül: 

• Nyílt forráskódú és könnyen használható 
• Ingyenes, minimális jogi és engedélyezési korlátozásokkal
• Sokoldalú 
• Valós alkalmazások, mint például a fogyasztói magatartás előrejelzése

3. SciPy

Az eredetileg matematikai és tudományos számításokhoz tervezett SciPy a scipy.ndimage almodul importálása révén a többdimenziós képfeldolgozás kiváló könyvtára. A SciPy funkciókat biztosít az n-dimenziós Numpy tömbök működéséhez. 

Ez a képfeldolgozó könyvtár egy másik nagyszerű lehetőség, ha olyan alkalmazások széles skáláját keresi, mint a képszegmentálás, a konvolúció, a képek olvasása, az arcfelismerés, a funkciók kivonása stb. 

Íme néhány a Scipy legfontosabb elemei közül: 

• Magas szintű parancsok és osztályok az adatok megjelenítéséhez és kezeléséhez
• Nyílt forráskód
• Interaktív munkamenetek Pythonnal
• Osztályok, web és adatbázis rutinok párhuzamos programozáshoz

4. Mahotas

A Python másik legjobb képfeldolgozó könyvtára a Mahotas, amelyet eredetileg bioképinformatikára terveztek. A Mahotas lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kihasználják az olyan fejlett funkciók előnyeit, mint a helyi bináris minták és a haralick. A mahotas.features.haralick modulon keresztül 2D és 3D képeket is képes kiszámítani, és a képekből információkat nyer ki a fejlett képfeldolgozás érdekében. 

A Mahotas számos népszerű funkcióval rendelkezik, mint például a vízválasztó, a konvex pontok számítása, a morfológiai feldolgozás és a sablonillesztés. Több mint 100 funkció áll rendelkezésre a számítógépes látási képességekhez. 

Íme néhány a Mahotas főbb jellemzői közül: 

• Több mint 100 funkció a számítógépes látáshoz
• Jellemzők
• 2D és 3D képeket számol
• Folyamatosan új funkciókkal bővítve 

5. Párna/PIL

Egy másik nyílt forráskódú könyvtár a képfeldolgozási feladatokhoz, a Pillow a PIL (Python Imaging Library) továbbfejlesztett változata. A Pillow segítségével számos képfeldolgozási folyamatot hajthat végre, például pontműveleteket, szűrést és manipulációt. 

A Pillow az egyik legnépszerűbb könyvtár a képek kezelésére, köszönhetően a képformátumok széles skálájának támogatásának. A képfeldolgozó könyvtár könnyen használható, így a képekkel dolgozó adattudósok egyik leggyakoribb eszköze. 

Íme néhány a Pillow legfontosabb jellemzői: 

• Különféle képformátumok, például JPEG és PNG támogatása
• Könnyen használható
• Különféle képfeldolgozási módszerek
• Hasznos a számítógépes látásproblémák edzési adatainak kiegészítésére

6. EgyszerűITK

A SimpleITK egy kicsit másképp működik, mint a listán szereplő többi képfeldolgozó könyvtár. Ahelyett, hogy a képeket tömbnek tekintené, a SimpleITK a tér fizikai régiójában található pontok halmazának tekinti őket. Más szavakkal, a képek által elfoglalt régiót eredetként, méretként, térközként és irány-koszinuszmátrixként határozza meg. Ez lehetővé teszi a SimpleITK számára, hogy hatékonyan dolgozza fel a képeket, és támogassa a 2D, 3D és 4D méreteket. 

A SimpleITK-t gyakran használják képszegmentálásra és képregisztrációra, ami két vagy több kép átfedésének folyamata. 

Íme néhány a SimpleITK legfontosabb elemei közül: 

• 2D és 3D képek támogatása
• Fejlett programozási funkciók, amelyek teljesítményt, rugalmasságot és hatékonyságot biztosítanak
• Képszegmentálás és képregisztráció
• A képeket a tér fizikai területén lévő pontok halmazának tekinti

7. matplotlib

A Matplotlib egy másik nagyszerű lehetőség egy képfeldolgozó könyvtár számára. Különösen hasznos képmodulként a Pythonban lévő képekkel való munkavégzéshez, és két speciális módszert tartalmaz a képek olvasására és megjelenítésére. A Matplotlib a tömbök 2D-s diagramjaira specializálódott, mint többplatformos adatvizualizációs könyvtár a Numpy tömbökön. 

A képfeldolgozó könyvtárat általában 2D vizualizációkhoz használják, mint például szórványdiagramok, hisztogramok és oszlopdiagramok, de hasznosnak bizonyult a képfeldolgozáshoz, mivel hatékonyan húzza ki az információkat a képből. Fontos megjegyezni, hogy a Matplotlib nem támogatja az összes fájlformátumot. 

Íme néhány a Matplotlib legfontosabb elemei közül: 

• Egyszerű és könnyen használható
• Kiváló minőségű képeket és terveket biztosít különböző formátumokban
• Nyílt forráskód
• Nagymértékben testreszabható

8. numpy

Míg a NumPy egy nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet numerikus elemzésre használnak, képfeldolgozási feladatokhoz is használható, mint például a képkivágás, a pixelek manipulálása, a pixelértékek maszkolása stb. A NumPy mátrixot és többdimenziós tömböket tartalmaz adatszerkezetként. 

A NumPy a színcsökkentés, a binarizálás, a szeletelés beillesztése, a pozitív vagy negatív inverzió és sok más funkció segítésére is használható. A képeket tömbökből állónak is tekinthetjük, ami lehetővé teszi a NumPy számára, hogy különböző képfeldolgozási feladatokat hajtson végre. 

Íme néhány a NumPy legfontosabb elemei közül: 

• Kompakt adattárolás
• Tömbök nagy sebességű feldolgozása
• Számos funkcióban segít
• Adatkompatibilitás más könyvtárakkal

9. Pgmagick

A listánk végéhez közeledik a Pgmagick, amely egy másik legnépszerűbb Python-könyvtár a GraphicMagick könyvtár képfeldolgozásához. A képfeldolgozó eszköz lenyűgöző eszközök és könyvtárak gyűjteményével rendelkezik, amelyek segítséget nyújtanak a képszerkesztéshez és a képkezeléshez. 

Íme néhány a Pgmagick legfontosabb elemei közül:

• Eszközök és könyvtárak nagy gyűjteménye
• Képszerkesztés és képmanipuláció
• Számos képformátumot támogat
• Nyílt forráskód

10. Egyszerű CV

A Python utolsó képfeldolgozó könyvtára a listánkon a SimpleCV, amely egy népszerű nyílt forráskódú keretrendszer a számítógépes képfeldolgozó alkalmazások létrehozására. A SimpleCV egy olvasható felülettel rendelkezik a kamerákhoz, a formátum konvertáláshoz, a képkezeléshez, a funkciók kibontásához és még sok máshoz. 

A képfeldolgozó könyvtár népszerű azok körében, akik egyszerűen szeretnének számítógépes látási feladatokat készíteni. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy hozzáférjenek az olyan nagy teljesítményű számítógépes képkönyvtárokhoz, mint az OpenCV, anélkül, hogy meg kellene tanulniuk a fájlformátumokat, a bitmélységeket, a színtereket, a pufferkezelést és egyebeket. 

Íme néhány a SimpleCV legfontosabb elemei közül: 

• Nyílt forráskód
• Olvasható felület
• Egyszerűen hozhat létre számítógépes látási feladatokat
• Hozzáférés a nagy teljesítményű számítógépes látás könyvtárakhoz