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-данные могут обрабатывать эти изображения и подвергать их машинному обучению (ML), чтобы получить глубокие знания для бизнеса.

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

Существует несколько основных типов обработки изображений:

• Визуализация: Обнаруживаются объекты, не видимые на изображении
• Распознавание: Обнаруживаются объекты, присутствующие на изображении
• Резкость и Восстановление: Оригинальные изображения улучшаются
• Распознавание Шаблонов: Измеряются шаблоны на изображении
• Поиск: Находятся изображения, похожие на оригинал, путем поиска в большой базе 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 реконструкции поврежденных частей изображения или для обнаружения лица.

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

Давайте рассмотрим 10 лучших библиотек обработки изображений в Python:

1. OpenCV

Занимая первое место в нашем списке, OpenCV – это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная и выпущенная Intel в 2000 году. OpenCV часто используется для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение лица, обнаружение объектов, распознавание лица, сегментация изображения и многое другое.

Написанная на C++, OpenCV также имеет обертку для Python и может быть использована вместе с NumPy, SciPy и Matplotlib. Одним из лучших аспектов OpenCV является то, что библиотека компьютерного зрения постоянно эволюционирует благодаря своим многочисленным вкладчикам на Github.

Библиотека обработки изображений предоставляет доступ к более чем 2 500 современным и классическим алгоритмам. Пользователи могут использовать OpenCV для выполнения различных конкретных задач, таких как удаление красных глаз и отслеживание движения глаз.

Вот некоторые из основных преимуществ OpenCV:

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

2. Scikit-Image

Другая лучшая библиотека обработки изображений на рынке – Scikit-Image, которая используется几乎 для каждой задачи компьютерного зрения. Scikit-Image частично написана на Cython, который является языком программирования, являющимся супермножеством Python. Эта уникальная структура позволяет ей добиться 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 легкость использования
• Бесплатно с минимальными юридическими и лицензионными ограничениями
• Универсальность
• Применение в реальных приложениях, таких 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 является еще одним отличным вариантом, если вы ищете широкий спектр применений, таких как сегментация изображения, свертка, чтение изображений, обнаружение лица, извлечение особенностей и многое другое.

Вот некоторые из основных преимуществ SciPy:

• Высокоуровневые 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 одна лучшая библиотека обработки изображений в Python – Mahotas, которая изначально была разработана для биоинформатики изображений. Mahotas позволяет разработчикам воспользоваться такими продвинутыми функциями, как локальные бинарные шаблоны и характеристика Харалика. Она 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

Другая открытая библиотека для задач обработки изображений – Pillow, которая является продвинутой версией PIL (Python Imaging Library). С помощью Pillow вы можете выполнять многие процессы в обработке 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 проста в использовании, что делает ее одним из наиболее распространенных инструментов для ученых-данных, работающих с изображениями.

Вот некоторые из основных преимуществ Pillow:

• Поддержка различных форматов изображений, таких как JPEG и PNG
• Простота использования
• Различные методы обработки изображений
• Полезна 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 на физическом регионе в пространстве. Другими словами, она определяет регион, занимаемый 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 изображения и регистрации изображения, 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 изображения и регистрация изображения
• Рассматривает изображения как набор точек на физическом регионе в пространстве

7. Matplotlib

Matplotlib является еще одним отличным вариантом для библиотеки обработки изображений. Она особенно полезна как модуль изображения для работы с изображениями в Python и включает два конкретных метода для чтения и отображения изображений. Matplotlib специализируется на 2D-плотах 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 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:

• Простота использования
• Предоставляет высококачественные изображения и графики в различных форматах
• Открытый исходный код
• Высокая настраиваемость

8. NumPy

Хотя NumPy является открытой библиотекой Python, используемой для численного анализа, она также может быть использована для задач обработки изображений, таких как обрезка изображения, манипуляция пикселями, маскирование значений пикселей и многое другое. NumPy содержит матрицу и многомерные массивы в качестве структур данных.

NumPy также может быть использована для помощи в уменьшении цвета, бинаризации, вставке с помощью среза, положительной или отрицательной инверсии и многих других функций. 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 с многими функциями
• Совместимость данных с другими библиотеками

9. Pgmagick

Близко к концу нашего списка находится Pgmagick, которая 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

Последняя библиотека обработки изображений в Python в нашем списке – SimpleCV, которая является популярной открытой библиотекой для создания приложений компьютерного зрения с обработкой изображений. SimpleCV имеет читаемый интерфейс для камер, преобразования формата, манипуляции изображением, 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 знания форматов файлов, глубины цвета, цветовых пространств, управления 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