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Python のベスト画像処理ライブラリ 10 選

更新中 on 2024 年 1 月 16 日

データは今日のデジタル時代において企業が持つ最も貴重なリソースであり、このデータの大部分は画像で構成されています。データサイエンティストは、これらの画像を処理して機械学習 (ML) モデルにフィードし、ビジネスに関する深い洞察を得ることができます。

画像処理は、画像に特別な操作を実行する前に、画像をデジタル形式に変換するプロセスであり、これにより貴重な情報が得られます。

画像処理には主に次のような種類があります。

視覚化： 画像に表示されていないオブジェクトが検出される
認識： 画像内に存在するオブジェクトを検出します
研ぎと修復: オリジナル画像を強化
パターン認識： 画像のパターンを測定します
検索： 大規模なデータベースを検索して、オリジナルに似た画像を見つける

企業が画像処理を利用することを決定すると、多くの潜在的なアプリケーションが存在します。たとえば、画像処理は医学研究や正確な治療計画の作成によく使用されます。画像の破損した部分を回復および再構築したり、顔検出を実行したりするためにも使用できます。

この大量のデータを迅速かつ効率的に処理するために、データサイエンティストは機械学習と深層学習のタスクに画像処理ツールを利用する必要があります。主要な画像処理ライブラリの多くは Python で使用されています。

Python のベスト画像処理ライブラリ 10 個を見てみましょう。

1. OpenCV

私たちのリストのトップは、2000 年にインテルによって開発およびリリースされたオープンソースライブラリである OpenCV です。OpenCV は、顔検出、物体検出、顔認識、画像セグメンテーションなどのコンピュータービジョンタスクによく導入されます。

C++ で書かれた OpenCV には Python ラッパーも付属しており、NumPy、SciPy、および Matplotlib と一緒に使用できます。 OpenCV の最も優れた点の XNUMX つは、Github 上の多くの貢献者のおかげでコンピュータービジョンライブラリが常に進化していることです。

画像処理ライブラリは、2,500 を超える最先端および従来のアルゴリズムへのアクセスを提供します。ユーザーは OpenCV を使用して、赤目の除去や目の動きの追跡など、いくつかの特定のタスクを実行できます。

OpenCV の主なハイライトの一部を以下に示します。

IBM、Google、トヨタなどの大手企業が採用
アルゴリズムの効率
アルゴリズムへの広範なアクセス
複数のインターフェース

2. scikit-画像

市場でもう XNUMX つのトップ画像処理ライブラリは Scikit-Image で、これはほぼすべてのコンピュータビジョンタスクに使用されます。 Scikit-Image の一部は、Python のスーパーセットであるプログラミング言語である Cython で書かれています。このユニークな構造により、優れたパフォーマンスが実現されます。

NumPy 配列を画像オブジェクトとして使用する Scikit-Image は、セグメンテーション、色空間操作、幾何学的変換、分析、形態学、特徴検出などのためのさまざまなアルゴリズムを提供します。

Scikit-Image の主なハイライトの一部を次に示します。

オープンソースで使いやすい
最小限の法的およびライセンス制限付きで無料
用途の広い
消費者行動予測などの実世界のアプリケーション

3. SciPy

SciPy は、もともと数学および科学計算用に設計されましたが、サブモジュール scipy.ndimage をインポートすることで多次元画像処理を実行するためのトップライブラリでもあります。 SciPy は、n 次元の Numpy 配列を操作する関数を提供します。

この画像処理ライブラリは、画像セグメンテーション、畳み込み、画像の読み取り、顔検出、特徴抽出などの幅広いアプリケーションを探している場合のもう XNUMX つの優れたオプションです。

Scipy の主なハイライトは次のとおりです。

データの視覚化と操作のための高レベルのコマンドとクラス
オープンソース
Python を使用した対話型セッション
並列プログラミング用のクラス、Web、およびデータベースルーチン

4. マホタス

Python のもう 2 つのトップ画像処理ライブラリは Mahotas です。これはもともと生体画像情報学用に設計されました。 Mahotas を使用すると、開発者はローカルバイナリパターンやハラリックなどの高度な機能を利用できます。 mahotas.features.haralick モジュールを通じて 3D および XNUMXD 画像を計算でき、写真から情報を抽出して高度な画像処理を実行します。

Mahotas には、ウォーターシェッド、凸点計算、形態素処理、テンプレートマッチングなどの人気の機能が多数あります。コンピュータービジョン機能には 100 を超える機能があります。

マホタスの主なハイライトをいくつか紹介します。

コンピュータビジョンのための100以上の機能
高度な機能
2D および 3D 画像を計算します
新しい機能を継続的に追加

5. 枕/ピル

画像処理タスク用のもう XNUMX つのオープンソースライブラリである Pillow は、PIL (Python Imaging Library) の高度なバージョンです。 Pillow を使用すると、ポイント操作、フィルタリング、操作などの画像処理の多くのプロセスを実行できます。

Pillow は、幅広い画像形式をサポートしているため、画像を処理するためのトップライブラリの XNUMX つです。画像処理ライブラリは使いやすく、画像を扱うデータサイエンティストにとって最も一般的なツールの XNUMX つです。

Pillow の主なハイライトは次のとおりです。

JPEGやPNGなどのさまざまな画像形式のサポート
簡単に使える
さまざまな画像処理方法
コンピュータービジョンの問題に対するトレーニングデータを強化するのに役立ちます

6. シンプルITK

SimpleITK は、このリストにある他の画像処理ライブラリとは少し動作が異なります。 SimpleITK は、画像を配列として考慮するのではなく、空間内の物理領域上の点のセットとして考慮します。言い換えれば、画像が占める領域を原点、サイズ、間隔、方向余弦行列として定義します。これにより、SimpleITK は画像を効果的に処理し、2D、3D、および 4D 次元をサポートできるようになります。

SimpleITK は、画像のセグメンテーションと画像の位置合わせ (XNUMX つ以上の画像をオーバーレイするプロセス) によく使用されます。

SimpleITK の主なハイライトの一部を次に示します。

2D および 3D 画像のサポート
パフォーマンス、柔軟性、効率性を実現する高度なプログラミング機能
画像のセグメンテーションと画像の位置合わせ
画像を空間内の物理領域上の点の集合として考慮します

7. matplotlib

Matplotlib も画像処理ライブラリの優れたオプションです。これは、Python で画像を操作するための画像モジュールとして特に便利で、画像を読み取って表示するための 2 つの具体的なメソッドが含まれています。 Matplotlib は、Numpy 配列上のマルチプラットフォームデータ視覚化ライブラリとして、配列の XNUMXD プロットに特化しています。

画像処理ライブラリは通常、散布図、ヒストグラム、棒グラフなどの 2D 視覚化に使用されますが、画像から情報を効果的に引き出すことで画像処理にも役立つことが証明されています。 Matplotlib はすべてのファイル形式をサポートしているわけではないことに注意することが重要です。

Matplotlib の主なハイライトをいくつか示します。

シンプルで使いやすい
高品質の画像とプロットをさまざまな形式で提供します
オープンソース
高度にカスタマイズ可能

8. NumPy

NumPy は数値解析に使用されるオープンソースの Python ライブラリですが、画像のトリミング、ピクセルの操作、ピクセル値のマスクなどの画像処理タスクにも使用できます。 NumPy には、データ構造として行列と多次元配列が含まれています。

NumPy は、減色、二値化、スライスによる貼り付け、ポジまたはネガの反転、およびその他の多くの機能を支援するために使用することもできます。画像は配列で構成されていると考えることもできます。これにより、NumPy はさまざまな画像処理タスクを実行できるようになります。

NumPy の主なハイライトをいくつか示します。

コンパクトなデータストレージ
配列の高速処理
多くの機能で役立ちます
他のライブラリとのデータ互換性

9. Pgmagick

リストの最後に近いのは、GraphicMagick ライブラリの画像処理用のもう XNUMX つのトップ Python ライブラリである Pgmagick です。画像処理ツールには、画像編集と画像操作を支援するツールとライブラリの優れたコレクションが含まれています。

Pgmagick の主なハイライトの一部を次に示します。

ツールとライブラリの大規模なコレクション
画像編集と画像加工
多くの画像フォーマットをサポート
オープンソース

10. SimpleCV

リストの最後の Python の画像処理ライブラリは SimpleCV です。これは、画像処理を使用したコンピュータビジョンアプリケーションを作成するための人気のあるオープンソースフレームワークです。 SimpleCV には、カメラ、フォーマット変換、画像操作、特徴抽出などのための読みやすいインターフェースが備わっています。

画像処理ライブラリは、コンピュータビジョンタスクを簡単に作成したい人に人気があります。これにより、ユーザーはファイル形式、ビット深度、色空間、バッファー管理などについて学ぶことなく、OpenCV などの高性能コンピュータービジョンライブラリにアクセスできるようになります。

SimpleCV の主なハイライトの一部を次に示します。