Cele 10 librării de procesare a imaginilor din Python

Datele sunt cel mai valoros resursă pe care o au afacerile în era digitală de astăzi, iar o parte semnificativă a acestor date este alcătuită din imagini. Oamenii de știință din domeniul datelor pot prelucra aceste imagini și le pot introduce în modele de învățare automată (ML) pentru a obține informații valoroase pentru o afacere.

Procesarea imaginilor este procesul de transformare a imaginilor în forme digitale înainte de a efectua operații specifice asupra lor, ceea ce oferă informații valoroase.

Există câteva tipuri principale de procesare a imaginilor:

• Vizualizare: Obiectele care nu sunt vizibile în imagine sunt detectate
• Recunoaștere: Se detectează obiectele prezente în imagine
• Îmbunătățire și restaurare: Imaginile originale sunt îmbunătățite
• Recunoaștere de modele: Se măsoară modelele din imagine
• Recuperare: Se găsesc imagini care sunt similare cu imaginea originală prin căutarea unei baze de date mari

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

Pentru a prelucra această cantitate mare de date rapid și eficient, oamenii de știință din domeniul datelor trebuie să se bazeze pe unelte de procesare a imaginilor pentru sarcinile de învățare automată și învățare profundă. Multe dintre librăriile de procesare a imaginilor de top sunt utilizate în Python.

Să aruncăm o privire asupra celor 10 librării de procesare a imaginilor din Python:

1. OpenCV

Pe lista noastră se află OpenCV, care este o librărie open-source dezvoltată și lansată de Intel în 2000. OpenCV este adesea utilizată pentru sarcinile de vedere computerizată, cum ar fi detectarea feței, detectarea obiectelor, recunoașterea feței, segmentarea imaginilor și multe altele.

Scrisă în C++, OpenCV vine și cu o înveliș Python și poate fi utilizată împreună cu NumPy, SciPy și Matplotlib. Una dintre cele mai bune aspecte ale OpenCV este că librăria de vedere computerizată evoluează constant datorită numeroșilor săi contribuitori de pe Github.

Librăria de procesare a imaginilor oferă acces la peste 2.500 de algoritmi de ultimă generație și clasici. Utilizatorii pot utiliza OpenCV pentru a efectua diverse sarcini specifice, cum ar fi eliminarea ochilor roșii și urmărirea mișcărilor ochilor.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale OpenCV:

• Utilizată de companii importante, cum ar fi IBM, Google și Toyota
• Eficiență algoritmică
• Acces vast la algoritmi
• Interfețe multiple

2. Scikit-Image

O altă librărie de procesare a imaginilor de top de pe piață este Scikit-Image, care este utilizată pentru aproape toate sarcinile de vedere computerizată. Scikit-Image este parțial scrisă în Cython, care este un limbaj de programare superset al Pythonului. Această structură unică îi permite să obțină o performanță bună.

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

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Scikit-Image:

• Open-source și ușor de utilizat
• Gratuit și cu restricții legale și de licențiere minime
• Versatil
• Aplicații din lumea reală, cum ar fi predicția comportamentului consumatorilor

3. SciPy

Inițial proiectată pentru calcule matematice și științifice, SciPy este, de asemenea, o librărie de top pentru efectuarea procesării imaginilor multi-dimensionale prin importul submodule-ului scipy.ndimage. SciPy oferă funcții pentru a opera cu matrici Numpy n-dimensionale.

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

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SciPy:

• Comenzi de nivel înalt și clase pentru vizualizarea și manipularea datelor
• Open-source
• Sesiuni interactive cu Python
• Clase, rutine web și baze de date pentru programare paralelă

4. Mahotas

O altă librărie de procesare a imaginilor de top din Python este Mahotas, care a fost inițial proiectată pentru bioinformatica imaginilor. Mahotas permite dezvoltatorilor să profite de caracteristici 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 procesarea avansată a imaginilor.

Mahotas are multe funcții populare, cum ar fi Watershed, calculul punctelor convexe, prelucrarea morfologică și corespondența șablonului. Există peste 100 de funcționalități pentru capacitățile de vedere computerizată.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Mahotas:

• Peste 100 de funcționalități pentru vedere computerizată
• Caracteristici avansate
• Calculează imagini 2D și 3D
• Adăugă funcționalități noi în mod constant

5. Pillow/PIL

O altă librărie open-source pentru sarcinile 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 operațiunile punctuale, filtrarea și manipularea.

Pillow este una dintre librăriile de top pentru manipularea imaginilor, datorită suportului său pentru o gamă largă de formate de imagini. Librăria de procesare a imaginilor este ușor de utilizat, ceea ce o face una dintre cele mai comune unelte pentru oamenii de știință din domeniul datelor care lucrează cu imagini.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Pillow:

• Suport pentru diverse formate de imagini, cum ar fi JPEG și PNG
• Ușor de utilizat
• Diverse metode de procesare a imaginilor
• Utilă pentru augmentarea datelor de antrenament pentru probleme de vedere computerizată

6. SimpleITK

SimpleITK funcționează puțin diferit decât celelalte librării de procesare a imaginilor de pe această listă. În loc de a considera imaginile ca matrici, 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 matrice de cosinus direcțional. Acest lucru îi permite lui SimpleITK să proceseze eficient imaginile și să suporte dimensiunile 2D, 3D și 4D.

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

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SimpleITK:

• Suport pentru imagini 2D și 3D
• Caracteristici de programare avansate care oferă performanță, flexibilitate și eficiență
• Segmentarea imaginilor și înregistrarea imaginilor
• Consideră imaginile ca un set de puncte dintr-o regiune fizică din spațiu

7. Matplotlib

Matplotlib este o altă opțiune excelentă pentru o librărie de procesare a imaginilor. Este deosebit de utilă ca modul de imagine pentru lucru cu imagini în Python și include două metode specifice pentru citirea și afișarea imaginilor. Matplotlib este specializată în plotări 2D ale matricilor ca librărie de vizualizare a datelor multi-platformă pe matrici Numpy.

Librăria de procesare a imaginilor este de obicei utilizată pentru visualizări 2D, cum ar fi grafice de dispersie, histograme și grafice de bare, dar s-a dovedit a fi utilă pentru procesarea imaginilor prin extragerea eficientă a informațiilor dintr-o imagine. Este important de remarcat că Matplotlib nu suportă toate formatele de fișiere.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Matplotlib:

• Simplă și ușor de utilizat
• Oferă imagini și plotări de înaltă calitate în diverse formate
• Open-source
• Foarte personalizabil

8. NumPy

Deși NumPy este o librărie open-source Python utilizată pentru analiza numerică, poate fi utilizată și pentru sarcinile de procesare a imaginilor, cum ar fi decuparea imaginilor, manipularea pixelilor, mascarea valorilor pixelilor și multe altele. NumPy conține matrici și matrici multi-dimensionale ca structuri de date.

NumPy poate fi utilizată și pentru a ajuta la reducerea culorilor, binarizare, lipire cu felie, inversare pozitivă sau negativă și multe alte funcționalități. Imaginile pot fi considerate și ca fiind alcătuite din matrici, ceea ce permite NumPy să efectueze diverse sarcini de procesare a imaginilor.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale NumPy:

• Stocare compactă a datelor
• Procesare rapidă a matricilor
• Ajută la multe funcționalități
• Compatibilitate a datelor cu alte librării

9. Pgmagick

Aproape de sfârșitul listei noastre se află Pgmagick, care este o altă librărie Python de top pentru procesarea imaginilor pentru librăria GraphicMagick. Uneltele de procesare a imaginilor au o colecție impresionantă de unelte și librării care oferă asistență în editarea și manipularea imaginilor.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Pgmagick:

• Colecție largă de unelte și librării
• Editare și manipulare a imaginilor
• Suportă multe formate de imagini
• Open-source

10. SimpleCV

Ultima librărie de procesare a imaginilor din Python de pe lista noastră este SimpleCV, care este un cadru open-source popular pentru crearea de aplicații de vedere computerizată cu procesare a imaginilor. SimpleCV are o interfață lizibilă pentru camere, conversie de formate, manipulare a imaginilor, extragere a caracteristicilor și multe altele.

Librăria de procesare a imaginilor este populară printre cei care doresc să creeze cu ușurință sarcini de vedere computerizată. Permite utilizatorilor să aibă acces la librării de vedere computerizată puternice, cum ar fi OpenCV, fără a fi nevoie să învețe despre formate de fișiere, adâncimi de biți, spații de culoare, gestionarea buffer-ului și multe altele.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SimpleCV:

• Open-source
• Interfață lizibilă
• Creează cu ușurință sarcini de vedere computerizată
• Acces la librării de vedere computerizată puternice