10 Лучших Библиотек Обработки Изображений в Python

Данные являются наиболее ценным ресурсом, которым обладают бизнесы в современную цифровую эпоху, и большая часть этих данных состоит из изображений. Ученые-исследователи могут обрабатывать эти изображения и подвергать их машинному обучению (МО), чтобы получить глубокие знания для бизнеса.

Обработка изображений – это процесс преобразования изображений в цифровую форму до выполнения специальных операций над ними, что дает ценную информацию.

Существует несколько основных типов обработки изображений:

• Визуализация: Объекты, не видимые на изображении, обнаруживаются
• Распознавание: Объекты, присутствующие на изображении, обнаруживаются
• Уточнение и восстановление: Оригинальные изображения улучшаются
• Распознавание образов: Образы на изображении измеряются
• Поиск: Находятся изображения, похожие на оригинал, путем поиска большой базы данных

Как только бизнес решает использовать обработку изображений, существует много потенциальных применений. Например, обработка изображений часто используется в медицинских исследованиях и для разработки точных планов лечения. Она также может быть использована для восстановления и восстановления поврежденных частей изображения или для обнаружения лиц.

Чтобы обработать это большое количество данных быстро и эффективно, ученые-исследователи должны полагаться на инструменты обработки изображений для задач машинного обучения и глубокого обучения. Многие из лучших библиотек обработки изображений используются в Python.

Давайте посмотрим на 10 лучших библиотек обработки изображений в Python:

1. OpenCV

На вершине нашего списка находится OpenCV, который является открытой библиотекой, разработанной и выпущенной 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 имеет обертку для Python и может быть использован вместе с NumPy, SciPy и Matplotlib. Одним из лучших аспектов OpenCV является то, что библиотека компьютерного зрения постоянно эволюционирует благодаря многим вкладчикам на Github.

Библиотека обработки изображений предоставляет доступ к более 2500 современным и классическим алгоритмам. Пользователи могут использовать OpenCV для выполнения различных конкретных задач, таких как удаление красных глаз и отслеживание движений глаз.

Вот некоторые из основных преимуществ OpenCV:

• Используется крупными компаниями, такими как IBM, Google и Toyota
• Алгоритмическая эффективность
• Широкий доступ к алгоритмам
• Множественные интерфейсы

2. Scikit-Image

Другой лучшей библиотекой обработки изображений на рынке является Scikit-Image, которая используется几乎 для каждой задачи компьютерного зрения. Scikit-Image частично написана на Cython, который является языком программирования, являющимся супернабором Python. Эта уникальная структура позволяет ей достигать хорошей производительности.

Scikit-Image, которая использует массивы NumPy в качестве объектов изображений, предлагает многие различные алгоритмы для сегментации, манипуляции цветовым пространством, геометрических преобразований, анализа, морфологии, обнаружения особенностей и многое другое.

Вот некоторые из основных преимуществ Scikit-Image:

• Открытый исходный код и легко использовать
• Бесплатно с минимальными юридическими и лицензионными ограничениями
• Универсальный
• Применения в реальном мире, такие как прогнозирование поведения потребителей

3. SciPy

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

Эта библиотека обработки изображений является еще одним отличным вариантом, если вы ищете широкий спектр применений, таких как сегментация изображений, свертка, чтение изображений, обнаружение лиц, извлечение особенностей и многое другое.

Вот некоторые из основных преимуществ SciPy:

• Высокие команды и классы для визуализации и манипуляции данными
• Открытый исходный код
• Интерактивные сеансы с Python
• Классы, веб- и базовые процедуры для параллельного программирования

4. Mahotas

Еще одной лучшей библиотекой обработки изображений в Python является Mahotas, который изначально был разработан для биоинформатики изображений. Mahotas позволяет разработчикам использовать такие продвинутые функции, как локальные бинарные закономерности и хараклики. Он может вычислять 2D- и 3D-изображения через свой модуль mahotas.features.haralick и извлекать информацию из изображений для выполнения продвинутой обработки изображений.

Mahotas имеет многие популярные функции, такие как Watershed, Convex points calculations, морфологическая обработка и сопоставление шаблонов. Существует более 100 функций для возможностей компьютерного зрения.

Вот некоторые из основных преимуществ Mahotas:

• Более 100 функций для компьютерного зрения
• Продвинутые функции
• Вычисляет 2D- и 3D-изображения
• Постоянно добавляет новые функции

5. Pillow/PIL

Другой открытой библиотекой для задач обработки изображений является Pillow, который является продвинутой версией PIL (Python Imaging Library). С помощью Pillow вы можете выполнять многие процессы обработки изображений, такие как операции с точками, фильтрация и манипуляция.

Pillow является одной из лучших библиотек для работы с изображениями благодаря поддержке широкого спектра форматов изображений. Библиотека обработки изображений легко использовать, что делает ее одним из наиболее распространенных инструментов для ученых-исследователей, работающих с изображениями.

Вот некоторые из основных преимуществ Pillow:

• Поддержка различных форматов изображений, таких как JPEG и PNG
• Легко использовать
• Различные методы обработки изображений
• Полезно для аугментации обучающих данных для задач компьютерного зрения

6. SimpleITK

SimpleITK работает немного иначе, чем другие библиотеки обработки изображений в этом списке. Вместо рассмотрения изображений как массивов SimpleITK рассматривает их как набор точек в физическом пространстве. Другими словами, он определяет область, занятую изображениями, как начало, размер, шаг и матрицу косинуса направления. Это позволяет SimpleITK эффективно обрабатывать изображения и поддерживать 2D-, 3D- и 4D-измерения.

SimpleITK часто используется для сегментации изображений и регистрации изображений, которая является процессом наложения двух или более изображений.

Вот некоторые из основных преимуществ SimpleITK:

• Поддержка 2D- и 3D-изображений
• Продвинутые функции программирования, которые обеспечивают производительность, гибкость и эффективность
• Сегментация изображений и регистрация изображений
• Рассматривает изображения как набор точек в физическом пространстве

7. Matplotlib

Matplotlib является еще одним отличным вариантом для библиотеки обработки изображений. Он особенно полезен как модуль изображений для работы с изображениями в Python и включает два конкретных метода для чтения и отображения изображений. Matplotlib специализируется на 2D-плостях массивов как многоплатформенная библиотека визуализации данных на основе массивов NumPy.

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

Вот некоторые из основных преимуществ Matplotlib:

• Простой и легко использовать
• Предоставляет высококачественные изображения и графики в различных форматах
• Открытый исходный код
• Высокая настройка

8. NumPy

Хотя NumPy является открытой библиотекой Python, используемой для численного анализа, он также может быть использован для задач обработки изображений, таких как обрезка изображений, манипуляция пикселями, маскирование значений пикселей и многое другое. NumPy содержит матрицу и многомерные массивы как структуры данных.

NumPy также может быть использован для помощи в таких функциях, как уменьшение цвета, бинаризация, вставка среза, положительная или отрицательная инверсия и многие другие функции. Изображения также могут быть рассмотрены как состоящие из массивов, что позволяет NumPy выполнять различные задачи обработки изображений.

Вот некоторые из основных преимуществ NumPy:

• Компактное хранение данных
• Высокоскоростная обработка массивов
• Помогает во многих функциях
• Совместимость данных с другими библиотеками

9. Pgmagick

Близко к концу нашего списка находится Pgmagick, который является еще одной лучшей библиотекой Python для обработки изображений для библиотеки GraphicMagick. Инструмент обработки изображений имеет впечатляющую коллекцию инструментов и библиотек, которые предоставляют помощь в редактировании и манипуляции изображениями.

Вот некоторые из основных преимуществ Pgmagick:

• Большая коллекция инструментов и библиотек
• Редактирование и манипуляция изображениями
• Поддерживает многие форматы изображений
• Открытый исходный код

10. SimpleCV

Последней библиотекой обработки изображений в Python в нашем списке является SimpleCV, который является популярной открытой платформой для создания приложений компьютерного зрения с обработкой изображений. SimpleCV имеет читаемый интерфейс для камер, преобразования формата, манипуляции изображениями, извлечения особенностей и многое другое.

Библиотека обработки изображений популярна среди тех, кто хочет легко создать задачи компьютерного зрения. Она позволяет пользователям получить доступ к мощным библиотекам компьютерного зрения, таким как OpenCV, не требуя знаний о форматах файлов, глубине цвета, цветовых пространствах, управлении буфером и многое другое.

Вот некоторые из основных преимуществ SimpleCV:

• Открытый исходный код
• Читаемый интерфейс
• Легко создать задачи компьютерного зрения
• Доступ к мощным библиотекам компьютерного зрения