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10 migliori librerie di elaborazione delle immagini in Python
I dati sono la risorsa più preziosa di cui dispongono le aziende nell'era digitale di oggi e gran parte di questi dati è costituita da immagini. I data scientist possono elaborare queste immagini e inserirle in modelli di machine learning (ML) per ottenere informazioni approfondite per un'azienda.
L'elaborazione delle immagini è il processo di trasformazione delle immagini in forme digitali prima di eseguire operazioni speciali su di esse, che producono informazioni preziose.
Esistono alcuni tipi principali di elaborazione delle immagini:
- visualizzazione: Vengono rilevati gli oggetti non visibili nell'immagine
- Riconoscimento: Rileva gli oggetti presenti nell'immagine
- Affilatura e restauro: Le immagini originali vengono migliorate
- Riconoscimento del modello: I motivi nell'immagine vengono misurati
- Recupero: Trova immagini simili all'originale effettuando una ricerca in un ampio database
Una volta che un'azienda decide di utilizzare l'elaborazione delle immagini, ci sono molte potenziali applicazioni. Ad esempio, l'elaborazione delle immagini viene spesso utilizzata nella ricerca medica e per sviluppare piani di trattamento accurati. Può anche essere utilizzato per recuperare e ricostruire parti corrotte di un'immagine o per eseguire il rilevamento dei volti.
Per elaborare questa grande quantità di dati in modo rapido ed efficiente, i data scientist devono fare affidamento su strumenti di elaborazione delle immagini per attività di machine learning e deep learning. Molte delle migliori librerie di elaborazione delle immagini sono utilizzate in Python.
Diamo un'occhiata alle 10 migliori librerie di elaborazione delle immagini in Python:
1. OpenCV
In cima alla nostra lista c'è OpenCV, una libreria open source sviluppata e rilasciata da Intel nel 2000. OpenCV viene spesso utilizzato per attività di visione artificiale come rilevamento di volti, rilevamento di oggetti, riconoscimento di volti, segmentazione di immagini e molto altro.
Scritto in C++, OpenCV include anche un wrapper Python e può essere utilizzato insieme a NumPy, SciPy e Matplotlib. Uno degli aspetti migliori di OpenCV è che la libreria di visione artificiale è in continua evoluzione grazie ai suoi numerosi contributori su Github.
La libreria di elaborazione delle immagini fornisce l'accesso a oltre 2,500 algoritmi all'avanguardia e classici. Gli utenti possono utilizzare OpenCV per eseguire diverse attività specifiche come rimuovere gli occhi rossi e seguire i movimenti degli occhi.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di OpenCV:
- Utilizzato da grandi aziende come IBM, Google e Toyota
- Efficienza algoritmica
- Ampio accesso agli algoritmi
- Interfacce multiple
Un'altra delle migliori librerie di elaborazione delle immagini sul mercato è Scikit-Image, che viene utilizzata per quasi tutte le attività di visione artificiale. Scikit-Image è in parte scritto in Cython, che è un linguaggio di programmazione che è un superset di Python. Questa struttura unica aiuta a ottenere buone prestazioni.
Scikit-Image, che utilizza gli array NumPy come oggetti immagine, offre molti algoritmi diversi per la segmentazione, la manipolazione dello spazio colore, la trasformazione geometrica, l'analisi, la morfologia, il rilevamento delle caratteristiche e molto altro.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di Scikit-Image:
- Open source e facile da usare
- Gratuito con restrizioni legali e di licenza minime
- Versatile
- Applicazioni del mondo reale come la previsione del comportamento dei consumatori
3. SciPy
Originariamente progettato per calcoli matematici e scientifici, SciPy è anche una delle migliori librerie per eseguire l'elaborazione di immagini multidimensionali importando il sottomodulo scipy.ndimage. SciPy fornisce funzioni per operare su array Numpy n-dimensionali.
Questa libreria di elaborazione delle immagini è un'altra ottima opzione se stai cercando un'ampia gamma di applicazioni come la segmentazione delle immagini, la convoluzione, la lettura delle immagini, il rilevamento dei volti, l'estrazione delle caratteristiche e altro ancora.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di Scipy:
- Comandi e classi di alto livello per la visualizzazione e la manipolazione dei dati
- Open source
- Sessioni interattive con Python
- Classi, web e routine di database per la programmazione parallela
4. Mahōta
Un'altra delle principali librerie di elaborazione delle immagini in Python è Mahotas, originariamente progettata per l'informatica delle bioimmagini. Mahotas consente agli sviluppatori di sfruttare funzionalità avanzate come modelli binari locali e haralick. Può calcolare immagini 2D e 3D attraverso il suo modulo mahotas.features.haralick ed estrae informazioni dalle immagini per eseguire un'elaborazione avanzata delle immagini.
Mahotas ha molte funzioni popolari come Watershed, calcolo dei punti convessi, elaborazione morfologica e corrispondenza dei modelli. Ci sono oltre 100 funzionalità per le capacità di visione artificiale.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di Mahotas:
- Oltre 100 funzionalità per la visione artificiale
- Funzioni avanzate
- Calcola immagini 2D e 3D
- Aggiunta costante di nuove funzionalità
5. Cuscino/PIL
Un'altra libreria open source per attività di elaborazione delle immagini, Pillow è una versione avanzata di PIL (Python Imaging Library). Con Pillow, puoi eseguire molti processi nell'elaborazione delle immagini come operazioni sui punti, filtraggio e manipolazione.
Pillow è una delle migliori librerie per la gestione delle immagini grazie al suo supporto per un'ampia gamma di formati di immagine. La libreria di elaborazione delle immagini è facile da usare, il che la rende uno degli strumenti più comuni per i data scientist che lavorano con le immagini.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di Pillow:
- Supporto per vari formati di immagine come JPEG e PNG
- Facile da usare
- Vari metodi di elaborazione delle immagini
- Utile per aumentare i dati di addestramento per problemi di visione artificiale
6. SempliceITK
SimpleITK funziona in modo leggermente diverso rispetto alle altre librerie di elaborazione delle immagini in questo elenco. Invece di considerare le immagini come matrici, SimpleITK le considera come un insieme di punti su una regione fisica nello spazio. In altre parole, definisce la regione occupata dalle immagini come matrice del coseno di origine, dimensione, spaziatura e direzione. Ciò consente a SimpleITK di elaborare efficacemente le immagini e supportare le dimensioni 2D, 3D e 4D.
SimpleITK viene spesso utilizzato per la segmentazione e la registrazione delle immagini, che è il processo di sovrapposizione di due o più immagini.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di SimpleITK:
- Supporto per immagini 2D e 3D
- Funzionalità di programmazione avanzate che offrono prestazioni, flessibilità ed efficienza
- Segmentazione e registrazione delle immagini
- Considera le immagini come un insieme di punti su una regione fisica nello spazio
7. matplotlib
Matplotlib è un'altra grande opzione per una libreria di elaborazione delle immagini. È particolarmente utile come modulo immagine per lavorare con le immagini in Python e include due metodi specifici per la lettura e la visualizzazione delle immagini. Matplotlib è specializzato in grafici 2D di array come libreria di visualizzazione dati multipiattaforma su array Numpy.
La libreria di elaborazione delle immagini viene solitamente utilizzata per visualizzazioni 2D come grafici a dispersione, istogrammi e grafici a barre, ma si è dimostrata utile per l'elaborazione delle immagini estraendo efficacemente le informazioni da un'immagine. È importante notare che Matplotlib non supporta tutti i formati di file.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di Matplotlib:
- Semplice e facile da usare
- Fornisce immagini e grafici di alta qualità in vari formati
- Open source
- altamente personalizzabile
8. NumPy
Sebbene NumPy sia una libreria Python open source utilizzata per l'analisi numerica, può anche essere utilizzata per attività di elaborazione delle immagini come il ritaglio delle immagini, la manipolazione dei pixel, il mascheramento dei valori dei pixel e altro ancora. NumPy contiene una matrice e array multidimensionali come strutture dati.
NumPy può anche essere utilizzato per aiutare con la riduzione del colore, la binarizzazione, l'incolla con la sezione, l'inversione positiva o negativa e molte altre funzionalità. Le immagini possono anche essere considerate costituite da array, che è ciò che consente a NumPy di eseguire diverse attività di elaborazione delle immagini.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di NumPy:
- Archiviazione dati compatta
- Elaborazione ad alta velocità di array
- Aiuta con molte funzionalità
- Compatibilità dei dati con altre librerie
9. Pgmagick
Verso la fine della nostra lista c'è Pgmagick, che è un'altra delle migliori librerie Python per l'elaborazione delle immagini per la libreria GraphicMagick. Lo strumento di elaborazione delle immagini dispone di un'impressionante raccolta di strumenti e librerie che forniscono assistenza nell'editing e nella manipolazione delle immagini.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di Pgmagick:
- Ampia raccolta di strumenti e librerie
- Elaborazione e manipolazione delle immagini
- Supporta molti formati di immagine
- Open source
10 CV semplice
L'ultima libreria di elaborazione delle immagini in Python nella nostra lista è SimpleCV, che è un popolare framework open source per la creazione di applicazioni di visione artificiale con elaborazione delle immagini. SimpleCV ha un'interfaccia leggibile per fotocamere, conversione di formato, manipolazione di immagini, estrazione di funzionalità e altro ancora.
La libreria di elaborazione delle immagini è popolare tra coloro che desiderano creare facilmente attività di visione artificiale. Consente agli utenti di accedere a librerie di visione artificiale ad alta potenza come OpenCV senza dover conoscere formati di file, profondità di bit, spazi colore, gestione del buffer e altro ancora.
Ecco alcuni dei principali punti salienti di SimpleCV:
- Open source
- Interfaccia leggibile
- Crea facilmente attività di visione artificiale
- Accesso a librerie di visione artificiale ad alta potenza
