10 лучших библиотек обработки изображений на Python

Данные — это наиболее ценный ресурс, которым располагает бизнес в современную цифровую эпоху, и большая часть этих данных состоит из изображений. Ученые, работающие с данными, могут обрабатывать эти изображения и передавать их в модели машинного обучения (ML), чтобы получить глубокую информацию для бизнеса. 

Обработка изображений — это процесс преобразования изображений в цифровые формы перед выполнением над ними специальных операций, что позволяет получить ценную информацию. 

Существует несколько основных типов обработки изображений: 

• Визуализация: Обнаружены объекты, не видимые на изображении.
• Признание: Обнаружение объектов, присутствующих на изображении
  
• Заточка и восстановление: Исходные изображения улучшены
• Распознавание образов: Узоры на изображении измеряются
• индексирование: Найдите изображения, похожие на оригинал, с помощью поиска в большой базе данных.

Как только бизнес решает использовать обработку изображений, появляется много потенциальных приложений. Например, обработка изображений часто используется в медицинских исследованиях и для разработки точных планов лечения. Его также можно использовать для восстановления и реконструкции поврежденных частей изображения или для обнаружения лиц. 

Чтобы быстро и эффективно обрабатывать этот большой объем данных, специалисты по обработке и анализу данных должны полагаться на инструменты обработки изображений для задач машинного обучения и глубокого обучения. Многие из лучших библиотек обработки изображений используются в Python. 

Давайте взглянем на 10 лучших библиотек для обработки изображений в Python: 

1. OpenCV

Возглавляет наш список OpenCV — библиотека с открытым исходным кодом, разработанная и выпущенная Intel в 2000 году. OpenCV часто используется для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение лиц, обнаружение объектов, распознавание лиц, сегментация изображений и многое другое. 

Написанный на C++, OpenCV также поставляется с оболочкой Python и может использоваться вместе с NumPy, SciPy и Matplotlib. Одним из лучших аспектов OpenCV является то, что библиотека компьютерного зрения постоянно развивается благодаря многочисленным участникам на Github. 

Библиотека обработки изображений обеспечивает доступ к более чем 2,500 современным и классическим алгоритмам. Пользователи могут использовать OpenCV для выполнения нескольких конкретных задач, таких как устранение эффекта красных глаз и отслеживание движений глаз. 

Вот некоторые из основных особенностей OpenCV: 

• Используется крупными компаниями, такими как IBM, Google и Toyota.
• Алгоритмическая эффективность
• Широкий доступ к алгоритмам
• Несколько интерфейсов

2. Scikit-изображение

Другой популярной библиотекой обработки изображений на рынке является Scikit-Image, которая используется практически для каждой задачи компьютерного зрения. Scikit-Image частично написан на Cython, языке программирования, являющемся расширенным набором Python. Эта уникальная структура помогает ему достигать хороших результатов. 

Scikit-Image, который использует массивы NumPy в качестве объектов изображения, предлагает множество различных алгоритмов для сегментации, манипулирования цветовым пространством, геометрического преобразования, анализа, морфологии, обнаружения признаков и многого другого.

Вот некоторые из основных особенностей Scikit-Image: 

• Открытый исходный код и простой в использовании 
• Бесплатно с минимальными юридическими и лицензионными ограничениями
• разносторонний 
• Реальные приложения, такие как прогнозирование поведения потребителей

3. SciPy

Первоначально разработанная для математических и научных вычислений, SciPy также является лучшей библиотекой для выполнения многомерной обработки изображений путем импорта подмодуля scipy.ndimage. SciPy предоставляет функции для работы с n-мерными массивами Numpy. 

Эта библиотека обработки изображений — еще один отличный вариант, если вы ищете широкий спектр приложений, таких как сегментация изображений, свертка, чтение изображений, обнаружение лиц, извлечение признаков и многое другое. 

Вот некоторые из основных особенностей Scipy: 

• Команды и классы высокого уровня для визуализации и управления данными
• Открытый исходный код
• Интерактивные сессии с Python
• Классы, веб-подпрограммы и процедуры базы данных для параллельного программирования

4. Махотас

Еще одной популярной библиотекой обработки изображений на Python является Mahotas, которая изначально была разработана для информатики биоизображений. Mahotas позволяет разработчикам использовать расширенные функции, такие как локальные двоичные шаблоны и haralick. Он может вычислять 2D- и 3D-изображения с помощью своего модуля mahotas.features.haralick и извлекает информацию из изображений для выполнения расширенной обработки изображений. 

Mahotas имеет множество популярных функций, таких как водораздел, расчет выпуклых точек, морфологическая обработка и сопоставление шаблонов. Существует более 100 функций для возможностей компьютерного зрения. 

Вот некоторые из основных моментов Mahotas: 

• Более 100 функций для компьютерного зрения
• Расширенные возможности
• Вычисляет 2D и 3D изображения
• Постоянное добавление новых функций 

5. Подушка/ПИЛ

Еще одна библиотека с открытым исходным кодом для задач обработки изображений, Pillow — это расширенная версия PIL (Python Imaging Library). С Pillow вы можете выполнять множество процессов обработки изображений, таких как точечные операции, фильтрация и манипулирование. 

Pillow — одна из лучших библиотек для обработки изображений благодаря поддержке широкого спектра форматов изображений. Библиотека обработки изображений проста в использовании, что делает ее одним из наиболее распространенных инструментов для специалистов по данным, работающих с изображениями. 

Вот некоторые из основных особенностей Pillow: 

• Поддержка различных форматов изображений, таких как JPEG и PNG.
• Легкий в использовании
• Различные методы обработки изображений
• Полезно для увеличения обучающих данных для задач компьютерного зрения.

6. SimpleITK

SimpleITK работает немного иначе, чем другие библиотеки обработки изображений в этом списке. Вместо того, чтобы рассматривать изображения как массивы, SimpleITK рассматривает их как набор точек в физической области пространства. Другими словами, он определяет область, занимаемую изображениями, как исходную точку, размер, интервал и матрицу косинуса направления. Это позволяет SimpleITK эффективно обрабатывать изображения и поддерживать размеры 2D, 3D и 4D. 

SimpleITK часто используется для сегментации и регистрации изображений, то есть для наложения двух или более изображений. 

Вот некоторые из основных особенностей SimpleITK: 

• Поддержка 2D и 3D изображений
• Расширенные функции программирования, обеспечивающие производительность, гибкость и эффективность
• Сегментация изображений и регистрация изображений
• Рассматривает изображения как набор точек физической области в пространстве.

7. Матплотлиб

Matplotlib — еще один отличный вариант библиотеки для обработки изображений. Он особенно полезен в качестве модуля изображения для работы с изображениями в Python и включает два специальных метода для чтения и отображения изображений. Matplotlib специализируется на 2D-графиках массивов как многоплатформенная библиотека визуализации данных на массивах Numpy. 

Библиотека обработки изображений обычно используется для 2D-визуализации, такой как диаграммы рассеяния, гистограммы и гистограммы, но она оказалась полезной для обработки изображений, эффективно извлекая информацию из изображения. Важно отметить, что Matplotlib не поддерживает все форматы файлов. 

Вот некоторые из основных особенностей Matplotlib: 

• Простой и удобный в использовании
• Предоставляет высококачественные изображения и графики в различных форматах
• Открытый исходный код
• Высоко настраиваемый

8. NumPy

Хотя NumPy — это библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для численного анализа, ее также можно использовать для задач обработки изображений, таких как обрезка изображения, управление пикселями, маскирование значений пикселей и многое другое. NumPy содержит матрицу и многомерные массивы в качестве структур данных. 

NumPy также можно использовать для уменьшения цвета, бинаризации, вставки со срезом, положительной или отрицательной инверсии и многих других функций. Изображения также можно рассматривать как состоящие из массивов, что позволяет NumPy выполнять различные задачи обработки изображений. 

Вот некоторые из основных особенностей NumPy: 

• Компактное хранилище данных
• Высокоскоростная обработка массивов
• Помогает со многими функциями
• Совместимость данных с другими библиотеками

9. Пгмагик

Ближе к концу нашего списка находится Pgmagick, еще одна популярная библиотека Python для обработки изображений для библиотеки GraphicMagick. Инструмент обработки изображений имеет впечатляющую коллекцию инструментов и библиотек, которые помогают в редактировании изображений и обработке изображений. 

Вот некоторые из основных особенностей Pgmagick:

• Большая коллекция инструментов и библиотек
• Редактирование изображений и манипулирование изображениями
• Поддерживает множество форматов изображений
• Открытый исходный код

10. Простое резюме

Последней библиотекой обработки изображений на Python в нашем списке является SimpleCV — популярная платформа с открытым исходным кодом для создания приложений компьютерного зрения с обработкой изображений. SimpleCV имеет удобочитаемый интерфейс для камер, преобразования формата, обработки изображений, извлечения признаков и многого другого. 

Библиотека обработки изображений популярна среди тех, кто хочет легко создавать задачи компьютерного зрения. Это позволяет пользователям получить доступ к мощным библиотекам компьютерного зрения, таким как OpenCV, без необходимости изучать форматы файлов, разрядность, цветовые пространства, управление буфером и многое другое. 

Вот некоторые из основных особенностей SimpleCV: 

• Открытый исходный код
• Читабельный интерфейс
• Легко создавать задачи компьютерного зрения
• Доступ к мощным библиотекам компьютерного зрения