10 cele mai bune biblioteci de procesare a imaginilor în Python

Datele sunt cea mai valoroasă resursă pe care o au afacerile în era digitală de astăzi, iar o mare parte a acestor date este alcătuită din imagini. Oamenii de știință de date pot procesa aceste imagini și le pot introduce în modele de învățare automată (ML) pentru a obține informații profunde pentru o afacere. 

Procesarea imaginilor este procesul de transformare a imaginilor în forme digitale înainte de a efectua operații speciale asupra acestora, care furnizează informații valoroase. 

Există câteva tipuri principale de procesare a imaginii: 

• Vizualizare: Sunt detectate obiectele care nu sunt vizibile în imagine
• Recunoaștere: Detectează obiectele prezente în imagine
  
• Ascuțire și restaurare: Imaginile originale sunt îmbunătățite
• Recunoasterea formelor: Modelele din imagine sunt măsurate
• Recuperare: Găsiți imagini care sunt similare cu originalul căutând într-o bază de date mare

Odată ce o afacere decide să utilizeze procesarea imaginilor, există multe aplicații potențiale. De exemplu, procesarea imaginilor este adesea folosită în cercetarea medicală și pentru a dezvolta planuri de tratament precise. Poate fi folosit și pentru a recupera și reconstrui părți corupte ale unei imagini sau pentru a efectua detectarea feței. 

Pentru a procesa această cantitate mare de date rapid și eficient, oamenii de știință din date trebuie să se bazeze pe instrumente de procesare a imaginilor pentru învățarea automată și sarcinile de învățare profundă. Multe dintre cele mai importante biblioteci de procesare a imaginilor sunt utilizate în Python. 

Să aruncăm o privire la cele mai bune 10 biblioteci de procesare a imaginilor din Python: 

1. OpenCV

În fruntea listei noastre se află OpenCV, care este o bibliotecă open-source care a fost dezvoltată și lansată de Intel în 2000. OpenCV este adesea implementat pentru sarcini de viziune pe computer precum detectarea feței, detectarea obiectelor, recunoașterea feței, segmentarea imaginii și multe altele. 

Scris în C++, OpenCV vine și cu un wrapper Python și poate fi folosit alături de NumPy, SciPy și Matplotlib. Unul dintre cele mai bune aspecte ale OpenCV este că biblioteca de viziune computerizată evoluează constant datorită numeroșilor săi colaboratori pe Github. 

Biblioteca de procesare a imaginilor oferă acces la peste 2,500 de algoritmi clasici și de ultimă generație. Utilizatorii pot folosi OpenCV pentru a efectua mai multe sarcini specifice, cum ar fi îndepărtarea ochilor roșii și urmărirea mișcărilor oculare. 

Iată câteva dintre principalele puncte importante ale OpenCV: 

• Folosit de companii importante precum IBM, Google și Toyota
• Eficiență algoritmică
• Acces vast la algoritmi
• Interfețe multiple

2. Scikit-Imagine

O altă bibliotecă de procesare a imaginilor de top de pe piață este Scikit-Image, care este folosită pentru aproape fiecare sarcină de viziune computerizată. Scikit-Image este scris parțial în Cython, care este un limbaj de programare care este un superset al lui Python. Această structură unică îl ajută să obțină performanțe bune. 

Scikit-Image, care folosește matrice NumPy ca obiecte imagine, oferă mulți algoritmi diferiți pentru segmentare, manipulare a spațiului de culoare, transformare geometrică, analiză, morfologie, detectarea caracteristicilor și multe altele.

Iată câteva dintre principalele atracții ale Scikit-Image: 

• Sursă deschisă și ușor de utilizat 
• Gratuit cu restricții minime legale și de licență
• Multilateral 
• Aplicații din lumea reală, cum ar fi predicția comportamentului consumatorilor

3. SciPy

Proiectat inițial pentru calcule matematice și științifice, SciPy este, de asemenea, o bibliotecă de top pentru efectuarea procesării imaginilor multidimensionale prin importul submodulului scipy.ndimage. SciPy oferă funcții pentru a opera pe tablouri Numpy n-dimensionale. 

Această bibliotecă de procesare a imaginilor este o altă opțiune excelentă dacă căutați o gamă largă de aplicații precum segmentarea imaginilor, convoluția, citirea imaginilor, detectarea feței, extragerea caracteristicilor și multe altele. 

Iată câteva dintre principalele atracții ale lui Scipy: 

• Comenzi și clase de nivel înalt pentru vizualizarea și manipularea datelor
• Sursa deschisa
• Sesiuni interactive cu Python
• Cursuri, rutine web și baze de date pentru programare paralelă

4. Mahotas

Încă o bibliotecă de top de procesare a imaginilor în Python este Mahotas, care a fost concepută inițial pentru informatica bioimage. Mahotas le permite dezvoltatorilor să profite de funcții avansate, cum ar fi modelele binare locale și haralick. Poate calcula imagini 2D și 3D prin modulul său mahotas.features.haralick și extrage informații din imagini pentru a efectua procesare avansată a imaginii. 

Mahotas are multe funcții populare, cum ar fi Watershed, calculele punctelor convexe, procesarea morfologică și potrivirea șablonului. Există peste 100 de funcționalități pentru capabilitățile de viziune computerizată. 

Iată câteva dintre principalele atracții ale Mahotas: 

• Peste 100 de funcționalități pentru viziune computerizată
• Caracteristici avansate
• Calculează imagini 2D și 3D
• Adăugarea constantă de noi funcționalități 

5. Pernă/PIL

O altă bibliotecă open-source pentru sarcini de procesare a imaginilor, Pillow este o versiune avansată a PIL (Python Imaging Library). Cu Pillow, puteți efectua multe procese de procesare a imaginilor, cum ar fi operațiuni cu puncte, filtrare și manipulare. 

Pillow este una dintre bibliotecile de top pentru manipularea imaginilor datorită suportului pentru o gamă largă de formate de imagine. Biblioteca de procesare a imaginilor este ușor de utilizat, ceea ce o face unul dintre cele mai comune instrumente pentru oamenii de știință de date care lucrează cu imagini. 

Iată câteva dintre principalele puncte de atracție ale Pillow: 

• Suport pentru diferite formate de imagine, cum ar fi JPEG și PNG
• Ușor de folosit
• Diverse metode de procesare a imaginilor
• Util pentru creșterea datelor de antrenament pentru probleme de vedere pe computer

6. SimpluITK

SimpleITK funcționează puțin diferit față de celelalte biblioteci de procesare a imaginilor din această listă. În loc să considere imaginile ca matrice, SimpleITK le consideră ca un set de puncte dintr-o regiune fizică din spațiu. Cu alte cuvinte, definește regiunea ocupată de imagini ca origine, dimensiune, spațiere și direcție cosinus matrice. Acest lucru permite SimpleITK să proceseze în mod eficient imaginile și să accepte dimensiuni 2D, 3D și 4D. 

SimpleITK este adesea folosit pentru segmentarea și înregistrarea imaginii, care este procesul de suprapunere a două sau mai multe imagini. 

Iată câteva dintre principalele puncte importante ale SimpleITK: 

• Suport pentru imagini 2D și 3D
• Funcții avansate de programare care oferă performanță, flexibilitate și eficiență
• Segmentarea imaginii și înregistrarea imaginii
• Consideră imaginile ca un set de puncte pe regiunea fizică din spațiu

7. matplotlib

Matplotlib este o altă opțiune excelentă pentru o bibliotecă de procesare a imaginilor. Este util în special ca modul de imagine pentru lucrul cu imagini în Python și include două metode specifice pentru citirea și afișarea imaginilor. Matplotlib este specializat în diagrame 2D de matrice ca bibliotecă de vizualizare a datelor multiplatformă pe matrice Numpy. 

Biblioteca de procesare a imaginilor este de obicei folosită pentru vizualizări 2D, cum ar fi diagrame de dispersie, histograme și grafice cu bare, dar s-a dovedit a fi utilă pentru procesarea imaginilor prin extragerea eficientă a informațiilor dintr-o imagine. Este important de reținut că Matplotlib nu acceptă toate formatele de fișiere. 

Iată câteva dintre principalele puncte importante ale Matplotlib: 

• Simplu și ușor de utilizat
• Oferă imagini și diagrame de înaltă calitate în diferite formate
• Sursa deschisa
• extrem de personalizabil

8. NumPy

În timp ce NumPy este o bibliotecă Python open-source folosită pentru analiza numerică, poate fi folosită și pentru sarcini de procesare a imaginilor, cum ar fi tăierea imaginilor, manipularea pixelilor, mascarea valorilor pixelilor și multe altele. NumPy conține o matrice și matrice multidimensionale ca structuri de date. 

NumPy poate fi folosit și pentru a ajuta la reducerea culorii, binarizarea, lipirea cu felie, inversarea pozitivă sau negativă și multe alte funcționalități. Imaginile pot fi, de asemenea, considerate ca fiind formate din matrice, ceea ce îi permite lui NumPy să efectueze diferite sarcini de procesare a imaginii. 

Iată câteva dintre principalele puncte importante ale NumPy: 

• Stocare compactă a datelor
• Procesare de mare viteză a matricelor
• Ajută cu multe funcționalități
• Compatibilitatea datelor cu alte biblioteci

9. Pgmagick

Aproape de sfârșitul listei noastre este Pgmagick, care este o altă bibliotecă Python de top pentru procesarea imaginilor pentru biblioteca GraphicMagick. Instrumentul de procesare a imaginii are o colecție impresionantă de instrumente și biblioteci care oferă asistență în editarea și manipularea imaginilor. 

Iată câteva dintre principalele puncte importante ale Pgmagick:

• Colecție mare de instrumente și biblioteci
• Editarea și manipularea imaginilor
• Suporta multe formate de imagine
• Sursa deschisa

10. SimpleCV

Ultima bibliotecă de procesare a imaginilor din Python de pe lista noastră este SimpleCV, care este un cadru popular open-source pentru crearea de aplicații de viziune computerizată cu procesare a imaginii. SimpleCV are o interfață care poate fi citită pentru camere, conversia formatului, manipularea imaginilor, extragerea caracteristicilor și multe altele. 

Biblioteca de procesare a imaginilor este populară printre cei care doresc să creeze cu ușurință sarcini de viziune pe computer. Permite utilizatorilor să aibă acces la biblioteci de viziune computerizată de mare putere, cum ar fi OpenCV, fără a fi nevoie să învețe despre formatele de fișiere, adâncimea de biți, spațiile de culoare, gestionarea bufferului și multe altele. 

Iată câteva dintre principalele puncte importante ale SimpleCV: 

• Sursa deschisa
• Interfață care poate fi citită
• Creați cu ușurință sarcini de viziune computerizată
• Acces la biblioteci de viziune computerizată de mare putere