10 Perpustakaan Pengolahan Gambar Terbaik di Python

Data adalah sumber daya paling berharga yang dimiliki bisnis di era digital saat ini, dan sebagian besar data tersebut terdiri dari gambar. Ilmuwan data dapat mengolah gambar-gambar tersebut dan memasukkannya ke dalam model pembelajaran mesin (ML) untuk mendapatkan wawasan mendalam bagi bisnis.

Pengolahan gambar adalah proses mengubah gambar menjadi bentuk digital sebelum melakukan operasi khusus pada gambar, yang menghasilkan informasi berharga.

Terdapat beberapa jenis pengolahan gambar utama:

• Visualisasi: Objek yang tidak terlihat dalam gambar dapat dideteksi
• Pengenalan: Mendeteksi objek yang ada dalam gambar
• Pengerasan dan Pemulihan: Gambar asli ditingkatkan
• Pengenalan Pola: Pola dalam gambar diukur
• Pengambilan: Mencari gambar yang mirip dengan aslinya dengan mencari basis data besar

Setelah bisnis memutuskan untuk menggunakan pengolahan gambar, ada banyak aplikasi potensial. Misalnya, pengolahan gambar sering digunakan dalam penelitian medis dan untuk mengembangkan rencana perawatan yang akurat. Ini juga dapat digunakan untuk memulihkan dan merekonstruksi bagian gambar yang rusak, atau untuk melakukan deteksi wajah.

Untuk mengolah jumlah data yang besar dengan cepat dan efisien, ilmuwan data harus mengandalkan alat pengolahan gambar untuk tugas pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam. Banyak perpustakaan pengolahan gambar teratas digunakan dalam Python.

Mari kita lihat 10 perpustakaan pengolahan gambar terbaik di Python:

1. OpenCV

Perpustakaan teratas dalam daftar kami adalah OpenCV, yang merupakan perpustakaan sumber terbuka yang dikembangkan dan dirilis oleh Intel pada tahun 2000. OpenCV sering digunakan untuk tugas penglihatan komputer seperti deteksi wajah, deteksi objek, pengenalan wajah, segmentasi gambar, dan banyak lagi.

Ditulis dalam C++, OpenCV juga memiliki wrapper Python dan dapat digunakan bersama dengan NumPy, SciPy, dan Matplotlib. Salah satu aspek terbaik dari OpenCV adalah bahwa perpustakaan penglihatan komputer ini terus berkembang berkat kontributor banyak di Github.

Perpustakaan pengolahan gambar ini menyediakan akses ke lebih dari 2.500 algoritma state-of-the-art dan klasik. Pengguna dapat menggunakan OpenCV untuk melakukan beberapa tugas khusus seperti menghapus mata merah dan mengikuti gerakan mata.

Berikut beberapa sorotan utama dari OpenCV:

• Digunakan oleh perusahaan besar seperti IBM, Google, dan Toyota
• Efisiensi algoritma
• Akses luas ke algoritma
• Antarmuka multiple

2. Scikit-Image

Perpustakaan pengolahan gambar lain yang teratas di pasaran adalah Scikit-Image, yang digunakan untuk hampir semua tugas penglihatan komputer. Scikit-Image sebagian ditulis dalam Cython, yang merupakan bahasa pemrograman yang merupakan superset dari Python. Struktur unik ini membantu Scikit-Image mencapai kinerja yang baik.

Scikit-Image, yang menggunakan array NumPy sebagai objek gambar, menawarkan banyak algoritma untuk segmentasi, manipulasi ruang warna, transformasi geometris, analisis, morfologi, deteksi fitur, dan banyak lagi.

Berikut beberapa sorotan utama dari Scikit-Image:

• Sumber terbuka dan mudah digunakan
• Gratis dengan minimum batasan hukum dan lisensi
• Serba guna
• Aplikasi dunia nyata seperti prediksi perilaku konsumen

3. SciPy

Awalnya dirancang untuk komputasi matematika dan ilmiah, SciPy juga merupakan perpustakaan teratas untuk melakukan pengolahan gambar multi-dimensi dengan mengimpor submodule scipy.ndimage. SciPy menyediakan fungsi untuk beroperasi pada array Numpy n-dimensi.

Perpustakaan pengolahan gambar ini merupakan pilihan lain yang baik jika Anda mencari berbagai aplikasi seperti segmentasi gambar, konvolusi, membaca gambar, deteksi wajah, ekstraksi fitur, dan banyak lagi.

Berikut beberapa sorotan utama dari SciPy:

• Perintah dan kelas tingkat tinggi untuk visualisasi dan manipulasi data
• Sumber terbuka
• Sesi interaktif dengan Python
• Kelas, rutinitas web dan basis data untuk pemrograman paralel

4. Mahotas

Perpustakaan pengolahan gambar lain yang teratas di Python adalah Mahotas, yang awalnya dirancang untuk bioinformatika gambar. Mahotas memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan fitur canggih seperti pola biner lokal dan haralick. Mahotas dapat menghitung gambar 2D dan 3D melalui modul mahotas.features.haralick, dan mengekstrak informasi dari gambar untuk melakukan pengolahan gambar lanjutan.

Mahotas memiliki banyak fungsi populer seperti Watershed, perhitungan titik cembung, pemrosesan morfologi, dan pencocokan template. Terdapat lebih dari 100 fungsi untuk kemampuan penglihatan komputer.

Berikut beberapa sorotan utama dari Mahotas:

• Lebih dari 100 fungsi untuk penglihatan komputer
• Fitur canggih
• Menghitung gambar 2D dan 3D
• Terus menambahkan fungsionalitas baru

5. Pillow/PIL

Perpustakaan lain yang teratas untuk tugas pengolahan gambar adalah Pillow, yang merupakan versi canggih dari PIL (Python Imaging Library). Dengan Pillow, Anda dapat melakukan banyak proses dalam pengolahan gambar seperti operasi titik, filtering, dan manipulasi.

Pillow adalah salah satu perpustakaan teratas untuk menangani gambar berkat dukungannya untuk berbagai format gambar. Perpustakaan pengolahan gambar ini mudah digunakan, membuatnya menjadi salah satu alat paling umum bagi ilmuwan data yang bekerja dengan gambar.

Berikut beberapa sorotan utama dari Pillow:

• Dukungan untuk berbagai format gambar seperti JPEG dan PNG
• Mudah digunakan
• Berbagai metode pengolahan gambar
• Berguna untuk meningkatkan data pelatihan untuk masalah penglihatan komputer

6. SimpleITK

SimpleITK bekerja sedikit berbeda dari perpustakaan pengolahan gambar lain dalam daftar ini. Alih-alih mempertimbangkan gambar sebagai array, SimpleITK mempertimbangkannya sebagai sekumpulan titik dalam ruang fisik. Dengan kata lain, SimpleITK mendefinisikan wilayah yang ditempati oleh gambar sebagai asal, ukuran, spasi, dan matriks kosinus. Ini memungkinkan SimpleITK untuk secara efektif mengolah gambar dan mendukung dimensi 2D, 3D, dan 4D.

SimpleITK sering digunakan untuk segmentasi gambar dan pendaftaran gambar, yang merupakan proses overlay dua atau lebih gambar.

Berikut beberapa sorotan utama dari SimpleITK:

• Dukungan untuk gambar 2D dan 3D
• Fitur pemrograman canggih yang memberikan kinerja, fleksibilitas, dan efisiensi
• Segmentasi gambar dan pendaftaran gambar
• Mempertimbangkan gambar sebagai sekumpulan titik dalam ruang fisik

7. Matplotlib

Matplotlib adalah pilihan lain yang baik untuk perpustakaan pengolahan gambar. Ini khususnya berguna sebagai modul gambar untuk bekerja dengan gambar di Python, dan termasuk dua metode khusus untuk membaca dan menampilkan gambar. Matplotlib adalah perpustakaan visualisasi data multi-platform untuk array Numpy.

Perpustakaan pengolahan gambar ini biasanya digunakan untuk visualisasi 2D seperti plot titik, histogram, dan grafik batang, tetapi telah terbukti berguna untuk pengolahan gambar dengan secara efektif menarik informasi dari gambar. Perlu diingat bahwa Matplotlib tidak mendukung semua format file.

Berikut beberapa sorotan utama dari Matplotlib:

• Sederhana dan mudah digunakan
• Menyediakan gambar dan plot berkualitas tinggi dalam berbagai format
• Sumber terbuka
• Sangat dapat disesuaikan

8. NumPy

Meskipun NumPy adalah perpustakaan sumber terbuka Python yang digunakan untuk analisis numerik, juga dapat digunakan untuk tugas pengolahan gambar seperti pemotongan gambar, manipulasi piksel, masking nilai piksel, dan banyak lagi. NumPy berisi matriks dan array multi-dimensi sebagai struktur data.

NumPy juga dapat digunakan untuk membantu dengan pengurangan warna, binarisasi, tempel dengan irisan, inversi positif atau negatif, dan banyak fungsionalitas lainnya. Gambar juga dapat dipertimbangkan sebagai terdiri dari array, yang memungkinkan NumPy untuk melakukan berbagai tugas pengolahan gambar.

Berikut beberapa sorotan utama dari NumPy:

• Penyimpanan data kompak
• Pengolahan array berkecepatan tinggi
• Membantu dengan banyak fungsionalitas
• Kesesuaian data dengan perpustakaan lain

9. Pgmagick

Mendekati akhir daftar kami adalah Pgmagick, yang merupakan perpustakaan Python lain untuk pengolahan gambar untuk perpustakaan GraphicMagick. Alat pengolahan gambar ini memiliki koleksi alat dan perpustakaan yang mengesankan yang memberikan bantuan dalam pengeditan gambar dan manipulasi gambar.

Berikut beberapa sorotan utama dari Pgmagick:

• Koleksi besar alat dan perpustakaan
• Pengeditan gambar dan manipulasi gambar
• Mendukung banyak format gambar
• Sumber terbuka

10. SimpleCV

Perpustakaan pengolahan gambar terakhir di Python dalam daftar kami adalah SimpleCV, yang merupakan kerangka kerja sumber terbuka populer untuk membuat aplikasi penglihatan komputer dengan pengolahan gambar. SimpleCV memiliki antarmuka yang dapat dibaca untuk kamera, konversi format, manipulasi gambar, ekstraksi fitur, dan banyak lagi.

Perpustakaan pengolahan gambar ini populer di kalangan mereka yang ingin dengan mudah membuat tugas penglihatan komputer. SimpleCV memungkinkan pengguna untuk mengakses perpustakaan penglihatan komputer berdaya tinggi seperti OpenCV tanpa perlu mempelajari tentang format file, kedalaman bit, ruang warna, manajemen buffer, dan banyak lagi.

Berikut beberapa sorotan utama dari SimpleCV:

• Sumber terbuka
• Antarmuka yang dapat dibaca
• Mudah membuat tugas penglihatan komputer
• Akses ke perpustakaan penglihatan komputer berdaya tinggi