Bibliotecas Python
10 melhores bibliotecas de processamento de imagens 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 de imagens. Os cientistas de dados podem processar essas imagens e alimentá-las em modelos de aprendizado de máquina (ML) para obter insights profundos para um negócio.
O processamento de imagens é o processo de transformar imagens em formatos digitais antes de realizar operações especiais sobre elas, o que gera informações valiosas.
Existem alguns tipos principais de processamento de imagem:
- Visualização: Objetos não visíveis na imagem são detectados
- Reconhecimento: Detectar objetos presentes na imagem
- Afiação e Restauração: As imagens originais são aprimoradas
- Reconhecimento de padrões: Os padrões na imagem são medidos
- Recuperação: Encontre imagens semelhantes ao original pesquisando em um grande banco de dados
Uma vez que uma empresa decide utilizar o processamento de imagem, existem muitas aplicações potenciais. Por exemplo, o processamento de imagens é freqüentemente usado em pesquisas médicas e para desenvolver planos de tratamento precisos. Também pode ser usado para recuperar e reconstruir partes corrompidas de uma imagem ou para realizar a detecção de faces.
Para processar essa grande quantidade de dados de forma rápida e eficiente, os cientistas de dados devem contar com ferramentas de processamento de imagem para tarefas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Muitas das principais bibliotecas de processamento de imagem são usadas em Python.
Vamos dar uma olhada nas 10 melhores bibliotecas de processamento de imagens em Python:
1. OpenCV
No topo de nossa lista está OpenCV, que é uma biblioteca de código aberto desenvolvida e lançada pela Intel em 2000. OpenCV é frequentemente implantado para tarefas de visão computacional como detecção facial, detecção de objetos, reconhecimento facial, segmentação de imagens e muito mais.
Escrito em C++, o OpenCV também vem com um wrapper Python e pode ser usado junto com NumPy, SciPy e Matplotlib. Um dos melhores aspectos do OpenCV é que a biblioteca de visão computacional está em constante evolução graças aos seus muitos colaboradores no Github.
A biblioteca de processamento de imagem fornece acesso a mais de 2,500 algoritmos clássicos e de última geração. Os usuários podem usar o OpenCV para realizar várias tarefas específicas, como remover olhos vermelhos e seguir os movimentos dos olhos.
Aqui estão alguns dos principais destaques do OpenCV:
- Usado por grandes empresas como IBM, Google e Toyota
- Eficiência algorítmica
- Vasto acesso a algoritmos
- Múltiplas interfaces
Outra biblioteca de processamento de imagem de ponta no mercado é a Scikit-Image, que é usada 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 superconjunto do Python. Esta estrutura única ajuda a alcançar um bom desempenho.
O Scikit-Image, que usa matrizes 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
- Grátis com restrições legais e de licenciamento mínimas
- Versatile
- Aplicações do mundo real, como previsão do comportamento do consumidor
3. SciPy
Originalmente projetado para cálculos matemáticos e científicos, o SciPy também é uma biblioteca importante para realizar o processamento de imagens multidimensionais importando o submódulo scipy.ndimage. O SciPy fornece funções para operar em arrays Numpy n-dimensionais.
Esta biblioteca de processamento de imagem é outra ótima opção se você estiver procurando por uma ampla variedade de aplicativos, como segmentação de imagem, convolução, leitura de imagens, detecção de rosto, 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
- Aulas, rotinas web e banco de dados para programação paralela
4. Mahotas
Outra biblioteca de processamento de imagens em Python é Mahotas, que foi originalmente projetada para informática de bioimagem. O Mahotas permite que os desenvolvedores aproveitem recursos avançados, como padrões binários locais e haralick. Ele pode calcular imagens 2D e 3D por meio de seu módulo mahotas.features.haralick e extrai informações de imagens para realizar processamento avançado de imagens.
Mahotas tem muitas funções populares, como Watershed, cálculos de pontos convexos, processamento morfológico e correspondência de modelo. Existem mais de 100 funcionalidades para recursos de visão computacional.
Aqui estão alguns dos principais destaques de Mahotas:
- Mais de 100 funcionalidades para visão computacional
- Características avançadas
- Calcula imagens 2D e 3D
- Constantemente adicionando novas funcionalidades
Outra biblioteca de código aberto para tarefas de processamento de imagem, Pillow é uma versão avançada do PIL (Python Imaging Library). Com o Pillow, você pode realizar muitos processos no processamento de imagens, como operações pontuais, filtragem e manipulação.
Pillow é uma das melhores bibliotecas para lidar com imagens graças ao seu suporte para uma ampla variedade de formatos de imagem. A biblioteca de processamento de imagens é fácil de usar, tornando-a uma das ferramentas mais comuns para cientistas de dados que trabalham com imagens.
Aqui estão alguns dos principais destaques do Pillow:
- Suporte para vários formatos de imagem como JPEG e PNG
- Fácil de usar
- Vários métodos de processamento de imagem
- Útil para aumentar os dados de treinamento para problemas de visão computacional
6. Simples ITK
O SimpleITK funciona de maneira um pouco diferente das outras bibliotecas de processamento de imagem desta lista. Em vez de considerar as imagens como arrays, o SimpleITK as considera como um conjunto de pontos em uma região física do espaço. Em outras palavras, define a região ocupada pelas imagens como matriz de origem, tamanho, espaçamento e cosseno de direção. Isso permite que o SimpleITK processe imagens com eficiência e suporte dimensões 2D, 3D e 4D.
O SimpleITK é frequentemente usado para segmentação e registro de imagens, que é o processo de sobreposição de duas ou mais imagens.
Aqui estão alguns dos principais destaques do SimpleITK:
- Suporte para imagens 2D e 3D
- Recursos avançados de programação que oferecem desempenho, flexibilidade e eficiência
- Segmentação de imagem e registro de imagem
- Considera as imagens como um conjunto de pontos na região física do espaço
7. matplotlib
Matplotlib é outra ótima opção para uma biblioteca de processamento de imagem. 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 plotagens 2D de arrays como uma biblioteca de visualização de dados multiplataforma em arrays Numpy.
A biblioteca de processamento de imagens geralmente é usada para visualizações 2D, como gráficos de dispersão, histogramas e gráficos de barras, mas provou ser útil para processamento de imagens, extraindo efetivamente as informações de uma imagem. É importante observar que o Matplotlib não oferece suporte a todos os formatos de arquivo.
Aqui estão alguns dos principais destaques do Matplotlib:
- Simples e fácil de usar
- Fornece imagens e gráficos de alta qualidade em vários formatos
- Código aberto
- altamente personalizável
8. NumPy
Embora o NumPy seja uma biblioteca Python de código aberto usada para análise numérica, ela também pode ser usada para tarefas de processamento de imagem, como corte de imagem, manipulação de pixels, mascaramento de valores de pixel e muito mais. O NumPy contém uma matriz e matrizes multidimensionais como estruturas de dados.
O NumPy também pode ser usado para ajudar na redução de cores, binarização, colar com fatia, inversão positiva ou negativa e muitas outras funcionalidades. As imagens também podem ser consideradas compostas por matrizes, que é o que permite ao NumPy executar diferentes tarefas de processamento de imagens.
Aqui estão alguns dos principais destaques do NumPy:
- Armazenamento de dados compacto
- Processamento de matrizes em alta velocidade
- Ajuda com muitas funcionalidades
- Compatibilidade de dados com outras bibliotecas
9. Pgmagick
Quase no final da nossa lista está o Pgmagick, que é outra biblioteca Python importante para processamento de imagem para a biblioteca GraphicMagick. A ferramenta de processamento de imagens possui uma coleção impressionante de ferramentas e bibliotecas que fornecem assistência na edição e manipulação de imagens.
Aqui estão alguns dos principais destaques do Pgmagick:
- Grande coleção de ferramentas e bibliotecas
- Edição e manipulação de imagens
- Suporta muitos formatos de imagem
- Código aberto
10. CV Simples
A última biblioteca de processamento de imagem em Python em nossa lista é SimpleCV, que é uma estrutura popular de código aberto para criar aplicativos de visão computacional com processamento de imagem. O SimpleCV possui uma interface legível para câmeras, conversão de formatos, manipulação de imagens, extração de recursos e muito mais.
A biblioteca de processamento de imagem é popular entre aqueles que procuram criar facilmente tarefas de visão computacional. Ele permite que os usuários tenham acesso a bibliotecas de visão computacional de alta potência, como o OpenCV, sem a necessidade de 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
- Crie facilmente tarefas de visão computacional
- Acesso a bibliotecas de visão computacional de alta potência
