10 Melhores Bibliotecas de Processamento de Imagem em Python

Os dados são o recurso mais valioso que as empresas possuem na era digital de hoje, e uma grande parte desses dados é composta por imagens. Os cientistas de dados podem processar essas imagens e alimentá-las com modelos de aprendizado de máquina (ML) para obter insights profundos para uma empresa. 

O processamento de imagens é o processo de transformar imagens em formas digitais antes de realizar operações especiais nelas, o que produz informações valiosas. 

Existem alguns principais tipos de processamento de imagens: 

• Visualização: Os objetos não visíveis na imagem são detectados
• Reconhecimento: Detecta objetos presentes na imagem
• Reescrita e Restauração: As imagens originais são aprimoradas
• Reconhecimento de Padrões: Os padrões na imagem são medidos
• Recuperação: Encontra imagens semelhantes à original procurando em um grande banco de dados

Uma vez que uma empresa decide utilizar o processamento de imagens, existem muitas aplicações potenciais. Por exemplo, o processamento de imagens é frequentemente usado em pesquisas médicas e para desenvolver planos de tratamento precisos. Ele também pode ser usado para recuperar e reconstruir partes corrompidas de uma imagem, ou para realizar detecção de faces. 

Para processar essa grande quantidade de dados rapidamente e de forma eficiente, os cientistas de dados devem confiar em ferramentas de processamento de imagens para tarefas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Muitas das principais bibliotecas de processamento de imagens são usadas em Python. 

Vamos dar uma olhada nas 10 melhores bibliotecas de processamento de imagens em Python: 

1. OpenCV

Liderando nossa lista está o OpenCV, que é uma biblioteca de código aberto que foi desenvolvida e lançada pela Intel em 2000. O OpenCV é frequentemente implantado para tarefas de visão computacional, como detecção de faces, detecção de objetos, reconhecimento de faces, segmentação de imagens e muito mais. 

Escrito em C++, o OpenCV também vem com uma embalagem Python e pode ser usado ao lado do NumPy, SciPy e Matplotlib. Uma das melhores características do OpenCV é que a biblioteca de visão computacional está constantemente evoluindo graças aos seus muitos colaboradores no Github. 

A biblioteca de processamento de imagens fornece acesso a mais de 2.500 algoritmos clássicos e de ponta. Os usuários podem usar o OpenCV para realizar várias tarefas específicas, como remover olhos vermelhos e seguir movimentos oculares. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do OpenCV: 

• Usado por grandes empresas como IBM, Google e Toyota
• Eficiência algorítmica
• Acesso amplo a algoritmos
• Múltiplas interfaces

2. Scikit-Image

Outra biblioteca de processamento de imagens de ponta no mercado é o Scikit-Image, que é usado para quase todas as tarefas de visão computacional. O Scikit-Image é parcialmente escrito em Cython, que é uma linguagem de programação que é um superset do Python. Essa estrutura única ajuda a alcançar um bom desempenho. 

O Scikit-Image, que usa arrays do NumPy como objetos de imagem, oferece muitos algoritmos diferentes para segmentação, manipulação de espaço de cores, transformação geométrica, análise, morfologia, detecção de recursos e muito mais.

Aqui estão alguns dos principais destaques do Scikit-Image: 

• Código aberto e fácil de usar 
• Gratuito com mínimas restrições legais e de licenciamento
• Versátil 
• Aplicações do mundo real, como previsão de comportamento do consumidor

3. SciPy

Originalmente projetado para cálculos matemáticos e científicos, o SciPy também é uma biblioteca de ponta para realizar processamento de imagens multi-dimensionais importando o submódulo scipy.ndimage. O SciPy fornece funções para operar em arrays Numpy n-dimensionais. 

Essa biblioteca de processamento de imagens é outra grande opção se você está procurando por uma ampla gama de aplicações, como segmentação de imagens, convolução, leitura de imagens, detecção de faces, extração de recursos e muito mais. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do SciPy: 

• Comandos e classes de alto nível para visualizar e manipular dados
• Código aberto
• Sessões interativas com Python
• Classes, rotinas da web e do banco de dados para programação paralela

4. Mahotas

Mais uma biblioteca de processamento de imagens de ponta em Python é o Mahotas, que foi originalmente projetado para bioinformática de imagens. O Mahotas permite que os desenvolvedores aproveitem recursos avançados, como padrões binários locais e haralick. Ele pode computar imagens 2D e 3D por meio do módulo mahotas.features.haralick e extrair informações de imagens para realizar processamento de imagens avançado. 

O Mahotas tem muitas funções populares, como Watershed, cálculos de pontos convexos, processamento morfológico e correspondência de templates. Existem mais de 100 funcionalidades para capacidades de visão computacional. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do Mahotas: 

• Mais de 100 funcionalidades para visão computacional
• Recursos avançados
• Computa imagens 2D e 3D
• Está constantemente adicionando novas funcionalidades 

5. Pillow/PIL

Outra biblioteca de código aberto para tarefas de processamento de imagens, o Pillow é uma versão avançada do PIL (Python Imaging Library). Com o Pillow, você pode realizar muitos processos em processamento de imagens, como operações de ponto, filtragem e manipulação. 

O Pillow é uma das principais bibliotecas para lidar com imagens graças ao seu suporte a uma ampla gama de formatos de imagem. A biblioteca de processamento de imagens é fácil de usar, o que a torna uma das ferramentas mais comuns para cientistas de dados que trabalham com imagens. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do Pillow: 

• Suporte a vários formatos de imagem, como JPEG e PNG
• Fácil de usar
• Vários métodos de processamento de imagens
• Útil para aumentar dados de treinamento para problemas de visão computacional

6. SimpleITK

O SimpleITK funciona de forma um pouco diferente das outras bibliotecas de processamento de imagens nesta lista. Em vez de considerar as imagens como arrays, o SimpleITK considera-as como um conjunto de pontos em uma região física no espaço. Em outras palavras, ele define a região ocupada pelas imagens como origem, tamanho, espaçamento e matriz de cosenos direcionais. Isso permite que o SimpleITK processe imagens de forma eficaz e suporte dimensões 2D, 3D e 4D. 

O SimpleITK é frequentemente usado para segmentação de imagens e registro de imagens, que é o processo de sobrepor duas ou mais imagens. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do SimpleITK: 

• Suporte a imagens 2D e 3D
• Recursos de programação avançados que entregam desempenho, flexibilidade e eficiência
• Segmentação de imagens e registro de imagens
• Considera imagens como um conjunto de pontos em uma região física no espaço

7. Matplotlib

O Matplotlib é mais uma opção para uma biblioteca de processamento de imagens. Ele é especialmente útil como um módulo de imagem para trabalhar com imagens em Python e inclui dois métodos específicos para ler e exibir imagens. O Matplotlib é especializado em plots 2D de arrays como uma biblioteca de visualização de dados multi-plataforma em arrays Numpy. 

A biblioteca de processamento de imagens é normalmente usada para visualizações 2D, como gráficos de dispersão, histogramas e gráficos de barras, mas provou ser útil para processamento de imagens, efetivamente retirando informações de uma imagem. É importante notar que o Matplotlib não suporta todos os formatos de arquivo. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do Matplotlib: 

• Simples e fácil de usar
• Fornece imagens e plots de alta qualidade em vários formatos
• Código aberto
• Altamente personalizável

8. NumPy

Embora o NumPy seja uma biblioteca de código aberto Python usada para análise numérica, ele também pode ser usado para tarefas de processamento de imagens, como recorte de imagens, manipulação de pixels, mascaramento de valores de pixels e muito mais. O NumPy contém uma matriz e arrays multi-dimensionais como estruturas de dados. 

O NumPy também pode ser usado para ajudar com redução de cor, binarização, colar com fatia, inversão positiva ou negativa e muitas outras funcionalidades. As imagens também podem ser consideradas como compostas por arrays, o que permite que o NumPy realize diferentes tarefas de processamento de imagens. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do NumPy: 

• Armazenamento de dados compacto
• Processamento de alta velocidade de arrays
• Ajuda com muitas funcionalidades
• Compatibilidade de dados com outras bibliotecas

9. Pgmagick

Aproximando o final da nossa lista está o Pgmagick, que é outra biblioteca de código aberto Python para processamento de imagens para a biblioteca GraphicMagick. A ferramenta de processamento de imagens tem uma impressionante coleção de ferramentas e bibliotecas que fornecem assistência em edição de imagens e manipulação de imagens. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do Pgmagick:

• Grande coleção de ferramentas e bibliotecas
• Edição de imagens e manipulação de imagens
• Suporta muitos formatos de imagem
• Código aberto

10. SimpleCV

A última biblioteca de processamento de imagens em Python em nossa lista é o SimpleCV, que é um framework de código aberto popular para criar aplicações de visão computacional com processamento de imagens. O SimpleCV tem uma interface legível para câmeras, conversão de formato, manipulação de imagens, extração de recursos e muito mais. 

A biblioteca de processamento de imagens é popular entre aqueles que buscam criar tarefas de visão computacional de forma fácil. Ela permite que os usuários acessem bibliotecas de visão computacional de alta potência, como o OpenCV, sem precisar aprender sobre formatos de arquivo, profundidade de bits, espaços de cores, gerenciamento de buffer e muito mais. 

Aqui estão alguns dos principais destaques do SimpleCV: 

• Código aberto
• Interface legível
• Criar tarefas de visão computacional de forma fácil
• Acesso a bibliotecas de visão computacional de alta potência