10 bästa bildbehandlingsbibliotek i Python

Data är den mest värdefulla resursen företag har i dagens digitala tidsålder, och en stor del av denna data utgörs av bilder. Dataforskare kan bearbeta dessa bilder och mata in dem i maskininlärningsmodeller (ML) för att få djupa insikter för ett företag. 

Bildbehandling är processen att omvandla bilder till digitala former innan man utför speciella operationer på dem, vilket ger värdefull information. 

Det finns några huvudtyper av bildbehandling: 

• visualisering: Objekt som inte syns på bilden upptäcks
• Erkännande: Upptäck objekt som finns i bilden
  
• Slipning och restaurering: Originalbilder är förbättrade
• Mönsterigenkänning: Mönstren i bilden är uppmätta
• Hämtning: Hitta bilder som liknar originalet genom att söka i en stor databas

När ett företag väl bestämmer sig för att använda bildbehandling finns det många potentiella tillämpningar. Till exempel används bildbehandling ofta i medicinsk forskning och för att ta fram korrekta behandlingsplaner. Den kan också användas för att återställa och rekonstruera korrupta delar av en bild, eller för att utföra ansiktsdetektering. 

För att kunna bearbeta denna stora mängd data snabbt och effektivt måste datavetare förlita sig på bildbehandlingsverktyg för maskininlärning och djupinlärningsuppgifter. Många av de bästa bildbehandlingsbiblioteken används i Python. 

Låt oss ta en titt på de 10 bästa bildbehandlingsbiblioteken i Python: 

1. OpenCV

Toppar på vår lista är OpenCV, som är ett bibliotek med öppen källkod som utvecklades och släpptes av Intel år 2000. OpenCV används ofta för datorseendeuppgifter som ansiktsdetektering, objektdetektering, ansiktsigenkänning, bildsegmentering och mycket mer. 

Skrivet i C++ kommer OpenCV också med ett Python-omslag och kan användas tillsammans med NumPy, SciPy och Matplotlib. En av de bästa aspekterna med OpenCV är att datorvisionsbiblioteket ständigt utvecklas tack vare dess många bidragsgivare på Github. 

Bildbehandlingsbiblioteket ger tillgång till över 2,500 XNUMX toppmoderna och klassiska algoritmer. Användare kan använda OpenCV för att utföra flera specifika uppgifter som att ta bort röda ögon och följa ögonrörelser. 

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i OpenCV: 

• Används av stora företag som IBM, Google och Toyota
• Algoritmisk effektivitet
• Stor tillgång till algoritmer
• Flera gränssnitt

2. Scikit-bild

Ett annat toppbildbehandlingsbibliotek på marknaden är Scikit-Image, som används för nästan alla datorseendeuppgifter. Scikit-Image är delvis skrivet i Cython, som är ett programmeringsspråk som är en superset av Python. Denna unika struktur hjälper den att uppnå bra prestanda. 

Scikit-Image, som använder NumPy-arrayer som bildobjekt, erbjuder många olika algoritmer för segmentering, färgrymdsmanipulation, geometrisk transformation, analys, morfologi, funktionsdetektering och mycket mer.

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i Scikit-Image: 

• Öppen källkod och lätt att använda 
• Gratis med minimala juridiska och licensieringsbegränsningar
• Mångsidig 
• Verkliga applikationer som förutsägelse av konsumentbeteende

3. SciPy

Ursprungligen designad för matematiska och vetenskapliga beräkningar, är SciPy också ett toppbibliotek för att utföra flerdimensionell bildbehandling genom att importera undermodulen scipy.ndimage. SciPy tillhandahåller funktioner för att arbeta på n-dimensionella Numpy-matriser. 

Detta bildbehandlingsbibliotek är ett annat bra alternativ om du letar efter ett brett utbud av applikationer som bildsegmentering, faltning, läsning av bilder, ansiktsdetektion, funktionsextraktion och mer. 

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i Scipy: 

• Högnivåkommandon och klasser för att visualisera och manipulera data
• Öppen källa
• Interaktiva sessioner med Python
• Klasser, webb- och databasrutiner för parallell programmering

4. Mahotas

Ett annat toppbildbehandlingsbibliotek i Python är Mahotas, som ursprungligen designades för biobildinformatik. Mahotas gör det möjligt för utvecklare att dra nytta av avancerade funktioner som lokala binära mönster och haralick. Den kan beräkna 2D- och 3D-bilder genom sin mahotas.features.haralick-modul, och den extraherar information från bilder för att utföra avancerad bildbehandling. 

Mahotas har många populära funktioner som vattendelare, konvexa poängberäkningar, morfologisk bearbetning och mallmatchning. Det finns över 100 funktioner för datorseende. 

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i Mahotas: 

• Över 100 funktioner för datorseende
• Avancerade funktioner
• Beräknar 2D- och 3D-bilder
• Lägger ständigt till nya funktioner 

5. Kudde/PIL

Ett annat bibliotek med öppen källkod för bildbehandlingsuppgifter, Pillow är en avancerad version av PIL (Python Imaging Library). Med Pillow kan du utföra många processer inom bildbehandling som punktoperationer, filtrering och manipulering. 

Pillow är ett av de bästa biblioteken för hantering av bilder tack vare dess stöd för ett brett utbud av bildformat. Bildbehandlingsbiblioteket är lätt att använda, vilket gör det till ett av de vanligaste verktygen för datavetare som arbetar med bilder. 

Här är några av huvudhöjdpunkterna i Pillow: 

• Stöd för olika bildformat som JPEG och PNG
• Lätt att använda
• Olika bildbehandlingsmetoder
• Användbar för att utöka träningsdata för problem med datorseende

6. SimpleITK

SimpleITK fungerar lite annorlunda än de andra bildbehandlingsbiblioteken på den här listan. Istället för att betrakta bilder som arrayer, betraktar SimpleITK dem som en uppsättning punkter på en fysisk region i rymden. Med andra ord definierar den regionen som upptas av bilder som ursprung, storlek, avstånd och cosinusmatris för riktning. Detta gör det möjligt för SimpleITK att effektivt bearbeta bilder och stödja 2D-, 3D- och 4D-dimensioner. 

SimpleITK används ofta för bildsegmentering och bildregistrering, vilket är processen att lägga över två eller flera bilder. 

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i SimpleITK: 

• Stöd för 2D- och 3D-bilder
• Avancerade programmeringsfunktioner som ger prestanda, flexibilitet och effektivitet
• Bildsegmentering och bildregistrering
• Betraktar bilder som en uppsättning punkter på fysisk region i rymden

7. matplotlib

Matplotlib är ett annat bra alternativ för ett bildbehandlingsbibliotek. Den är särskilt användbar som bildmodul för att arbeta med bilder i Python, och den innehåller två specifika metoder för att läsa och visa bilder. Matplotlib är specialiserat på 2D-diagram av arrayer som ett datavisualiseringsbibliotek för flera plattformar på Numpy-arrayer. 

Bildbehandlingsbiblioteket används vanligtvis för 2D-visualiseringar som scatterplots, histogram och stapeldiagram, men det har visat sig vara användbart för bildbehandling genom att effektivt dra information ur en bild. Det är viktigt att notera att Matplotlib inte stöder alla filformat. 

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i Matplotlib: 

• Enkel och enkel att använda
• Ger högkvalitativa bilder och plotter i olika format
• Öppen källa
• Mycket anpassnings

8. numpy

Medan NumPy är ett Python-bibliotek med öppen källkod som används för numerisk analys, kan det också användas för bildbehandlingsuppgifter som bildbeskärning, manipulering av pixlar, maskering av pixelvärden och mer. NumPy innehåller en matris och flerdimensionella arrayer som datastrukturer. 

NumPy kan också användas för att hjälpa till med färgreduktion, binarisering, klistra in med skiva, positiv eller negativ inversion och många andra funktioner. Bilder kan också betraktas som uppbyggda av arrayer, vilket är det som gör att NumPy kan utföra olika bildbehandlingsuppgifter. 

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i NumPy: 

• Kompakt datalagring
• Höghastighetsbearbetning av arrayer
• Hjälper till med många funktioner
• Datakompatibilitet med andra bibliotek

9. Pgmagick

Närmar sig slutet på vår lista är Pgmagick, som är ett annat topp Python-bibliotek för bildbehandling för GraphicMagick-biblioteket. Bildbehandlingsverktyget har en imponerande samling verktyg och bibliotek som ger hjälp med bildredigering och bildmanipulation. 

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i Pgmagick:

• Stor samling verktyg och bibliotek
• Bildredigering och bildmanipulation
• Stöder många bildformat
• Öppen källa

10. EnkelCV

Det sista bildbehandlingsbiblioteket i Python på vår lista är SimpleCV, som är ett populärt ramverk med öppen källkod för att skapa datorseendeapplikationer med bildbehandling. SimpleCV har ett läsbart gränssnitt för kameror, formatkonvertering, bildmanipulation, funktionsextraktion och mer. 

Bildbehandlingsbiblioteket är populärt bland dem som vill enkelt skapa datorseende uppgifter. Det gör det möjligt för användare att få tillgång till kraftfulla datorvisionsbibliotek som OpenCV utan att behöva lära sig om filformat, bitdjup, färgrymder, bufferthantering och mer. 

Här är några av de viktigaste höjdpunkterna i SimpleCV: 

• Öppen källa
• Läsbart gränssnitt
• Skapa enkelt datorseende uppgifter
• Tillgång till kraftfulla bibliotek för datorseende