De 10 beste bibliotekene 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 behandle disse bildene og mata dem inn i maskinlæringsmodeller (ML) for å få dyptgående innsikt for et bedrift. 

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

Det finnes noen hovedtyper bildebehandling: 

• Visualisering: Objekter som ikke er synlige på bildet blir detektert
• Gjenkjenning: Objekter som er til stede på bildet blir detektert
• Skarpe og restaurering: Originale bilder blir forbedret
• Mønstergjenkjenning: Mønstrene på bildet blir målt
• Henting: Finn bilder som er like originale bildet 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 behandle 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 kilde-bibliotek som ble utviklet og lansert av Intel i 2000. OpenCV brukes ofte til datamaskin-synsoppgaver som ansiktsgjenkjenning, objektdeteksjon, ansiktsgjenkjenning, bilde segmentering og mye mer. 

Skrevet i C++, har OpenCV også en Python-omslag og kan brukes sammen med NumPy, SciPy og Matplotlib. En av de beste aspektene ved OpenCV er at datamaskin-synsbiblioteket er i konstant utvikling takket være mange bidragsytere på Github. 

Bildebehandlingsbiblioteket gir tilgang til over 2 500 state-of-the-art- og klassiske algoritmer. Brukere kan bruke OpenCV til å utføre flere spesifikke oppgaver som å fjerne røde øyne og følge øyebewegelser. 

Her er noen av de viktigste høydepunktene 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 til nesten alle datamaskin-synsoppgaver. 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 bildeobjekter, tilbyr mange forskjellige algoritmer for segmentering, fargeområdemanipulering, geometrisk transformasjon, analyse, morfologi, funksjonsdeteksjon og mye mer.

Her er noen av de viktigste høydepunktene ved Scikit-Image: 

• Åpen kilde og enkelt å bruke 
• Gratis med minimum juridiske og lisensbegrensninger
• Mangfoldig 
• Virkelige anvendelser som forbrukeradferds-prediksjon

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, bildelesing, ansiktsgjenkjenning, funksjonsuttrekk og mer. 

Her er noen av de viktigste høydepunktene ved SciPy: 

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

4. Mahotas

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

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

Her er noen av de viktigste høydepunktene ved Mahotas: 

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

5. Pillow/PIL

Et annet åpen kilde-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 punktoperasjoner, filtering og manipulering. 

Pillow er ett av de beste bibliotekene for å håndtere bilder takket være støtten for en rekke bildeformater. Bildebehandlingsbiblioteket er enkelt å bruke, noe som gjør det til ett av de vanligste verktøyene for dataforskere som arbeider med bilder. 

Her er noen av de viktigste høydepunktene ved Pillow: 

• Støtte for ulike bildeformater som JPEG og PNG
• Enkelt å bruke
• Forskjellige bildebehandlingsmetoder
• Nyttig for å forbedre treningsdata for datamaskin-syns-problemer

6. SimpleITK

SimpleITK fungerer litt annerledes enn de andre bildebehandlingsbibliotekene på listen vår. I stedet for å betrakte bilder som arrays, betrakter SimpleITK dem som en samling punkter i et fysisk område i rommet. Med andre ord, definerer SimpleITK regionen som er okkupert av bilder som opphav, størrelse, avstand og retning kosinusbane. Dette ermöglicher SimpleITK å effektivt behandle 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 de viktigste høydepunktene 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 samling 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 stolpegraf, men det har vist seg å være nyttig for bildebehandling ved å trekke informasjon ut av et bilde. Det er viktig å merke seg at Matplotlib ikke støtter alle filformater. 

Her er noen av de viktigste høydepunktene ved Matplotlib: 

• Enkelt og enkelt å bruke
• Tilbyr høykvalitetsbilder og plott i ulike formater
• Åpen kilde
• Høyt tilpassbart

8. NumPy

Mens NumPy er et åpen kilde 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, binarisering, lime med skjæring, positiv eller negativ inversjon og mange andre funksjoner. Bilder kan også betraktes som bestående av arrays, noe som ermögplier NumPy å utføre forskjellige bildebehandlingsoppgaver. 

Her er noen av de viktigste høydepunktene 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 de viktigste høydepunktene ved Pgmagick: 

• Stor samling av verktøy og biblioteker
• Bilde-redigering og bilde-manipulering
• Støtter mange bildeformater
• Åpen kilde

10. SimpleCV

Det siste bildebehandlingsbiblioteket i Python på listen vår er SimpleCV, som er et populært åpen kilde-rammeverk for å lage datamaskin-syns-applikasjoner med bildebehandling. SimpleCV har en lesbar grensesnitt for kameraer, format-omforming, bilde-manipulering, funksjons-uttrekk og mer. 

Bildebehandlingsbiblioteket er populært blant de som søker å enkelt lage datamaskin-syns-oppgaver. Det ermögplier brukerne å få tilgang til kraftfulle datamaskin-syns-biblioteker som OpenCV uten å måtte lære om filformater, bit-dybder, farge-rom og buffert-håndtering og mer. 

Her er noen av de viktigste høydepunktene ved SimpleCV: 

• Åpen kilde
• Lesbar grensesnitt
• Enkelt å lage datamaskin-syns-oppgaver
• Tilgang til kraftfulle datamaskin-syns-biblioteker