10 Beste Biblioteker for Bildebehandling i Python

Data er den mest verdifulle ressursen bedrifter har i dagens digitale tidsalder, og en stor del av denne dataen består av bilder. Dataforskere kan prosessere disse bildene og mata dem inn i maskinlæringsmodeller (ML) for å få dyptgående innsikt for et bedrift. 

Bildebehandling er prosessen med å transformere bilder til digitale former før spesielle operasjoner utføres på dem, hvilket gir verdifull informasjon. 

Det finnes noen hovedtyper av bildebehandling: 

• Visualisering: Objekter som ikke er synlige på bildet blir detektert
• Gjenkjenning: Detekterer objekter som er til stede på bildet
• Skjerping og gjenopprettelse: Originale bilder blir forbedret
• Mønstergjenkjenning: Mønstre i bildet blir målt
• Oppbevaring: Finner bilder som er like det originale ved å søke i en stor database

Når en bedrift bestemmer seg for å bruke bildebehandling, finnes det mange potensielle anvendelser. For eksempel brukes bildebehandling ofte i medisinsk forskning og for å utvikle nøyaktige behandlingsplaner. Det kan også brukes til å gjenopprette og rekonstruere korrupte deler av et bilde, eller til å utføre ansiktsgjenkjenning. 

For å prosessere denne store mengden data raskt og effektivt, må dataforskere stole på bildebehandlingsverktøy for maskinlærings- og dyp læringsoppgaver. Mange av de beste bildebehandlingsbibliotekene brukes i Python. 

La oss se på de 10 beste bildebehandlingsbibliotekene i Python: 

1. OpenCV

Topp på listen vår er OpenCV, som er et åpen kildekode-bibliotek som ble utviklet og utgitt av Intel i 2000. OpenCV brukes ofte for datamaskin-syn-oppgaver som ansiktsgjenkjenning, objektgjenkjenning, ansiktsgjenkjenning, bilde-segmentering og mye mer. 

Skrevet i C++, kommer OpenCV også med en Python-omslag og kan brukes sammen med NumPy, SciPy og Matplotlib. En av de beste aspektene ved OpenCV er at datamaskin-syn-biblioteket stadig utvikles takket være mange bidragsytere på Github. 

Bildebehandlingsbiblioteket gir tilgang til over 2 500 avanserte og klassiske algoritmer. Brukere kan bruke OpenCV til å utføre flere spesifikke oppgaver som å fjerne røde øyne og følge øyebevegelser. 

Her er noen av hovedpunktene ved OpenCV: 

• Brukes av store selskaper som IBM, Google og Toyota
• Algoritmisk effektivitet
• Stor tilgang til algoritmer
• Flere grensesnitt

2. Scikit-Image

Et annet topp bildebehandlingsbibliotek på markedet er Scikit-Image, som brukes for nesten alle datamaskin-syn-oppgaver. Scikit-Image er delvis skrevet i Cython, som er et programmeringsspråk som er en superset av Python. Denne unike strukturen hjelper det å oppnå god ytelse. 

Scikit-Image, som bruker NumPy-arrays som bilde-objekter, tilbyr mange forskjellige algoritmer for segmentering, farge-rom-manipulering, geometrisk transformasjon, analyse, morfologi, funksjonsdeteksjon og mye mer.

Her er noen av hovedpunktene ved Scikit-Image: 

• Åpen kildekode og enkelt å bruke 
• Gratis med minst mulig juridiske og lisensbegrensninger
• Mange-sidede 
• Reelle anvendelser som forbrukeratferdselsprediksjon

3. SciPy

Opprinnelig designet for matematiske og vitenskapelige beregninger, er SciPy også et topp bibliotek for å utføre flerdimensjonal bildebehandling ved å importere submodule scipy.ndimage. SciPy tilbyr funksjoner for å operere på n-dimensjonale Numpy-arrays. 

Dette bildebehandlingsbiblioteket er et annet godt alternativ hvis du søker etter en rekke anvendelser som bilde-segmentering, konvolusjon, lesing av bilder, ansiktsgjenkjenning, funksjonsuttrekk og mer. 

Her er noen av hovedpunktene ved SciPy: 

• Høy-nivå-kommandoer og klasser for visualisering og manipulering av data
• Åpen kildekode
• Interaktive sesjoner med Python
• Klasser, web- og database-rutiner for parallellprogrammering

4. Mahotas

Et annet topp bildebehandlingsbibliotek i Python er Mahotas, som opprinnelig ble designet for bio-bilde-informasjon. Mahotas gjør det mulig for utviklere å dra nytte av avanserte funksjoner som lokale binære mønster og haralick. Det kan beregne 2D- og 3D-bilder gjennom sitt mahotas.features.haralick-modul, og det trekker ut informasjon fra bilder for å utføre avansert bildebehandling. 

Mahotas har mange populære funksjoner som vannskille, konvekse punkt-beregninger, morfologisk prosessering og mal-matching. Det finnes over 100 funksjoner for datamaskin-syn-kapasiteter. 

Her er noen av hovedpunktene ved Mahotas: 

• Over 100 funksjoner for datamaskin-syn
• Avanserte funksjoner
• Beregner 2D- og 3D-bilder
• Legger stadig til nye funksjoner 

5. Pillow/PIL

Et annet åpen kildekode-bibliotek for bildebehandlingsoppgaver er Pillow, som er en avansert versjon av PIL (Python Imaging Library). Med Pillow kan du utføre mange prosesser i bildebehandling som punkt-operasjoner, filtering og manipulering. 

Pillow er et av de beste bibliotekene for å håndtere bilder takket være støtten for en rekke bilde-formater. Bildebehandlingsbiblioteket er enkelt å bruke, noe som gjør det til et av de mest vanlige verktøyene for dataforskere som arbeider med bilder. 

Her er noen av hovedpunktene ved Pillow: 

• Støtte for ulike bilde-formater som JPEG og PNG
• Enkelt å bruke
• Forskjellige bildebehandlingsmetoder
• Nyttig for å forbedre treningdata for datamaskin-syn-problemer

6. SimpleITK

SimpleITK fungerer litt annerledes enn de andre bildebehandlingsbibliotekene på denne listen. I stedet for å betrakte bilder som arrays, betrakter SimpleITK dem som en mengde punkter i et fysisk område i rommet. Med andre ord definerer det regionen som er okkupert av bilder som opphav, størrelse, avstand og retning kosin-matrise. Dette gjør det mulig for SimpleITK å effektivt prosessere bilder og støtte 2D-, 3D- og 4D-dimensjoner. 

SimpleITK brukes ofte til bilde-segmentering og bilde-registrering, som er prosessen med å overlagre to eller flere bilder. 

Her er noen av hovedpunktene ved SimpleITK: 

• Støtte for 2D- og 3D-bilder
• Avanserte programmeringsfunksjoner som leverer ytelse, fleksibilitet og effektivitet
• Bilde-segmentering og bilde-registrering
• Betrakter bilder som en mengde punkter i et fysisk område i rommet

7. Matplotlib

Matplotlib er et annet godt alternativ for et bildebehandlingsbibliotek. Det er spesielt nyttig som et bilde-modul for å arbeide med bilder i Python, og det inkluderer to spesifikke metoder for å lese og vise bilder. Matplotlib er spesialisert i 2D-plott av arrays som et multi-plattform data-visualiseringsbibliotek på Numpy-arrays. 

Bildebehandlingsbiblioteket brukes vanligvis til 2D-visualiseringer som spredningsplott, histogrammer og stolpe-diagrammer, men det har vist seg å være nyttig for bildebehandling ved å trekke ut informasjon effektivt fra et bilde. Det er viktig å merke seg at Matplotlib ikke støtter alle filformater. 

Her er noen av hovedpunktene ved Matplotlib: 

• Enkelt og lett å bruke
• Tilbyr høykvalitetsbilder og plott i forskjellige formater
• Åpen kildekode
• Høytilpassbar

8. NumPy

Selv om NumPy er et åpen kildekode Python-bibliotek brukt til numerisk analyse, kan det også brukes til bildebehandlingsoppgaver som bilde-kropping, manipulering av piksler, masking av pikselverdier og mer. NumPy inneholder en matrise og flerdimensjonale arrays som datastrukturer. 

NumPy kan også brukes til å hjelpe med farge-reduksjon, binærisering, lime med skjæring, positiv eller negativ inversjon og mange andre funksjoner. Bilder kan også betraktes som bestående av arrays, noe som gjør det mulig for NumPy å utføre forskjellige bildebehandlingsoppgaver. 

Her er noen av hovedpunktene ved NumPy: 

• Kompakt data-lagring
• Høyhastighets-behandling av arrays
• Hjelper med mange funksjoner
• Data-kompatibilitet med andre biblioteker

9. Pgmagick

Nær slutten av listen vår er Pgmagick, som er et annet topp Python-bibliotek for bildebehandling for GraphicMagick-biblioteket. Bildebehandlingsverktøyet har en imponerende samling av verktøy og biblioteker som gir assistanse i bilde-redigering og bilde-manipulering. 

Her er noen av hovedpunktene ved Pgmagick:

• Stor samling av verktøy og biblioteker
• Bilde-redigering og bilde-manipulering
• Støtter mange bilde-formater
• Åpen kildekode

10. SimpleCV

Det siste bildebehandlingsbiblioteket i Python på listen vår er SimpleCV, som er et populært åpen kildekode-rammeverk for å lage datamaskin-syn-applikasjoner med bildebehandling. SimpleCV har et leselig grensesnitt for kameraer, format-omforming, bilde-manipulering, funksjonsuttrekk og mer. 

Bildebehandlingsbiblioteket er populært blant de som søker å enkelt lage datamaskin-syn-oppgaver. Det gjør det mulig for brukerne å få tilgang til høy-ytelses datamaskin-syn-biblioteker som OpenCV uten å måtte lære om filformater, bit-dyp, farge-rom, buffer-håndtering og mer. 

Her er noen av hovedpunktene ved SimpleCV: 

• Åpen kildekode
• Leselig grensesnitt
• Enkelt å lage datamaskin-syn-oppgaver
• Tilgang til høy-ytelses datamaskin-syn-biblioteker