10 สุดยอด Image Processing Libraries ใน Python

ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่าที่สุดที่ธุรกิจมีอยู่ในยุคดิจิทัลในปัจจุบัน และข้อมูลส่วนใหญ่ประกอบด้วยรูปภาพ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถประมวลผลภาพเหล่านี้และป้อนลงในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกสำหรับธุรกิจ 

การประมวลผลภาพเป็นกระบวนการเปลี่ยนภาพเป็นรูปแบบดิจิทัลก่อนที่จะดำเนินการพิเศษกับภาพเหล่านั้น ซึ่งจะให้ข้อมูลที่มีค่า 

มีการประมวลผลภาพหลักสองสามประเภท: 

• การแสดง: ตรวจพบวัตถุที่มองไม่เห็นในภาพ
• ได้รับการยอมรับ: ตรวจจับวัตถุที่อยู่ในภาพ
  
• การลับคมและการบูรณะ: ภาพต้นฉบับได้รับการปรับปรุง
• การจดจำรูปแบบ: วัดรูปแบบในภาพ
• การดึงข้อมูล: ค้นหารูปภาพที่คล้ายกับต้นฉบับโดยการค้นหาฐานข้อมูลขนาดใหญ่

เมื่อธุรกิจตัดสินใจใช้การประมวลผลภาพ มีแอปพลิเคชันที่เป็นไปได้มากมาย ตัวอย่างเช่น การประมวลผลภาพมักใช้ในการวิจัยทางการแพทย์และเพื่อพัฒนาแผนการรักษาที่แม่นยำ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการกู้คืนและสร้างส่วนที่เสียหายของรูปภาพขึ้นใหม่ หรือใช้ในการตรวจจับใบหน้า 

เพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องพึ่งพาเครื่องมือประมวลผลภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและงานการเรียนรู้เชิงลึก ไลบรารีการประมวลผลรูปภาพชั้นนำจำนวนมากใช้ใน Python 

มาดู 10 ไลบรารีการประมวลผลภาพที่ดีที่สุดใน Python: 

1. OpenCV

อันดับสูงสุดของเราคือ OpenCV ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาและเผยแพร่โดย Intel ในปี 2000 OpenCV มักถูกนำไปใช้งานด้านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ เช่น การตรวจจับใบหน้า การตรวจจับวัตถุ การจดจำใบหน้า การแบ่งส่วนภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย 

เขียนด้วยภาษา C++ นอกจากนี้ OpenCV ยังมาพร้อมกับ Python wrapper และสามารถใช้ร่วมกับ NumPy, SciPy และ Matplotlib หนึ่งในแง่มุมที่ดีที่สุดของ OpenCV คือไลบรารีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ต้องขอบคุณผู้ร่วมให้ข้อมูลจำนวนมากบน Github 

ไลบรารีการประมวลผลภาพให้การเข้าถึงอัลกอริทึมสุดล้ำและคลาสสิกกว่า 2,500 รายการ ผู้ใช้สามารถใช้ OpenCV เพื่อทำงานเฉพาะหลายอย่าง เช่น ลบตาแดงและติดตามการเคลื่อนไหวของดวงตา 

นี่คือไฮไลท์หลักของ OpenCV: 

• ใช้โดยบริษัทใหญ่ๆ เช่น IBM, Google และ Toyota
• ประสิทธิภาพของอัลกอริทึม
• เข้าถึงอัลกอริทึมได้อย่างมากมาย
• หลายอินเทอร์เฟซ

2. Scikit-อิมเมจ

ไลบรารีการประมวลผลภาพชั้นนำอีกตัวในตลาดคือ Scikit-Image ซึ่งใช้สำหรับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์เกือบทุกงาน Scikit-Image บางส่วนเขียนด้วย Cython ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่เป็นส่วนหนึ่งของ Python โครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์นี้ช่วยให้ได้ประสิทธิภาพที่ดี 

Scikit-Image ซึ่งใช้อาร์เรย์ NumPy เป็นวัตถุรูปภาพ มีอัลกอริธึมที่แตกต่างกันมากมายสำหรับการแบ่งส่วน การจัดการพื้นที่สี การแปลงทางเรขาคณิต การวิเคราะห์ สัณฐานวิทยา การตรวจจับคุณลักษณะ และอื่นๆ อีกมากมาย

นี่คือไฮไลท์หลักของ Scikit-Image: 

• โอเพ่นซอร์สและใช้งานง่าย 
• ฟรีโดยมีข้อจำกัดด้านกฎหมายและใบอนุญาตขั้นต่ำ
• อเนกประสงค์ 
• แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การทำนายพฤติกรรมผู้บริโภค

3. วิทย์

เดิมได้รับการออกแบบสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ SciPy ยังเป็นไลบรารีชั้นนำสำหรับการประมวลผลภาพหลายมิติโดยการนำเข้าโมดูลย่อย scipy.ndimage SciPy มีฟังก์ชันสำหรับใช้งานบนอาร์เรย์ Numpy n มิติ 

ไลบรารีการประมวลผลรูปภาพนี้เป็นอีกหนึ่งตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม หากคุณกำลังมองหาแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เช่น การแบ่งส่วนรูปภาพ การบิดเบี้ยว การอ่านรูปภาพ การตรวจจับใบหน้า การดึงคุณลักษณะ และอื่นๆ 

นี่คือไฮไลท์หลักของ Scipy: 

• คำสั่งและคลาสระดับสูงสำหรับการแสดงภาพและจัดการข้อมูล
• โอเพ่นซอร์ส
• เซสชันโต้ตอบกับ Python
• รูทีนคลาส เว็บ และฐานข้อมูลสำหรับการเขียนโปรแกรมแบบขนาน

4. มโหตร

ไลบรารีประมวลผลรูปภาพอันดับต้น ๆ อีกหนึ่งรายการใน Python คือ Mahotas ซึ่งเดิมออกแบบมาสำหรับข้อมูลไบโออิมเมจ Mahotas ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติขั้นสูง เช่น รูปแบบไบนารีท้องถิ่นและฮาราลิก สามารถคำนวณภาพ 2 มิติและ 3 มิติผ่านโมดูล mahotas.features.haralick และแยกข้อมูลจากภาพเพื่อดำเนินการประมวลผลภาพขั้นสูง 

Mahotas มีฟังก์ชันยอดนิยมมากมาย เช่น Watershed การคำนวณจุดนูน การประมวลผลทางสัณฐานวิทยา และการจับคู่แม่แบบ มีฟังก์ชันมากกว่า 100 ฟังก์ชันสำหรับความสามารถในการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ 

นี่คือไฮไลท์หลักของ Mahotas: 

• ฟังก์ชันกว่า 100 รายการสำหรับการมองเห็นของคอมพิวเตอร์
• คุณสมบัติขั้นสูง
• คำนวณภาพ 2D และ 3D
• เพิ่มฟังก์ชันใหม่อย่างต่อเนื่อง 

5. หมอน/PIL

ไลบรารีโอเพ่นซอร์สอีกตัวสำหรับงานประมวลผลภาพ Pillow เป็นเวอร์ชันขั้นสูงของ PIL (Python Imaging Library) ด้วย Pillow คุณสามารถดำเนินการหลายกระบวนการในการประมวลผลภาพ เช่น การดำเนินการตามจุด การกรอง และการจัดการ 

Pillow เป็นหนึ่งในไลบรารีชั้นนำสำหรับจัดการรูปภาพด้วยการสนับสนุนรูปแบบรูปภาพที่หลากหลาย ไลบรารีการประมวลผลรูปภาพใช้งานง่าย ทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือทั่วไปสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานกับรูปภาพ 

นี่คือไฮไลท์หลักของ Pillow: 

• รองรับรูปแบบภาพต่างๆ เช่น JPEG และ PNG
• ใช้งานง่าย
• วิธีการประมวลผลภาพแบบต่างๆ
• มีประโยชน์สำหรับการเพิ่มข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับปัญหาการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

6. ซิมเพิลไอทีเค

SimpleITK ทำงานแตกต่างจากไลบรารีการประมวลผลภาพอื่น ๆ ในรายการนี้เล็กน้อย แทนที่จะพิจารณารูปภาพเป็นอาร์เรย์ SimpleITK จะถือว่ารูปภาพเหล่านี้เป็นชุดของจุดในพื้นที่ทางกายภาพในอวกาศ กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันกำหนดขอบเขตของรูปภาพที่เป็นจุดเริ่มต้น ขนาด ระยะห่าง และเมทริกซ์โคไซน์ทิศทาง สิ่งนี้ทำให้ SimpleITK สามารถประมวลผลภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพและรองรับมิติข้อมูล 2D, 3D และ 4D 

SimpleITK มักใช้สำหรับการแบ่งส่วนภาพและการลงทะเบียนภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการซ้อนภาพตั้งแต่สองภาพขึ้นไป 

นี่คือไฮไลท์หลักของ SimpleITK: 

• รองรับภาพ 2D และ 3D
• คุณสมบัติการตั้งโปรแกรมขั้นสูงที่ให้ประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และประสิทธิภาพ
• การแบ่งส่วนภาพและการลงทะเบียนภาพ
• พิจารณาภาพเป็นชุดของจุดบนพื้นที่ทางกายภาพในอวกาศ

7. Matplotlib

Matplotlib เป็นอีกตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับไลบรารีการประมวลผลรูปภาพ มีประโยชน์อย่างยิ่งในฐานะโมดูลอิมเมจสำหรับการทำงานกับอิมเมจใน Python และประกอบด้วยเมธอดเฉพาะสองวิธีสำหรับการอ่านและแสดงอิมเมจ Matplotlib มีความเชี่ยวชาญในพล็อตอาร์เรย์ 2 มิติในฐานะไลบรารีการแสดงภาพข้อมูลหลายแพลตฟอร์มบนอาร์เรย์ Numpy 

ไลบรารีการประมวลผลภาพมักจะใช้สำหรับการแสดงภาพ 2 มิติ เช่น พล็อตกระจาย ฮิสโตแกรม และกราฟแท่ง แต่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์สำหรับการประมวลผลภาพโดยการดึงข้อมูลออกจากภาพอย่างมีประสิทธิภาพ โปรดทราบว่า Matplotlib ไม่รองรับไฟล์ทุกรูปแบบ 

นี่คือไฮไลท์หลักของ Matplotlib: 

• ที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย
• ให้ภาพและพล็อตคุณภาพสูงในรูปแบบต่างๆ
• โอเพ่นซอร์ส
• ปรับแต่งสูง

8. นำพาย

แม้ว่า NumPy จะเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงตัวเลข แต่ก็สามารถใช้สำหรับงานประมวลผลภาพ เช่น การครอบตัดภาพ การจัดการพิกเซล การปิดบังค่าพิกเซล และอื่นๆ NumPy มีเมทริกซ์และอาร์เรย์หลายมิติเป็นโครงสร้างข้อมูล 

NumPy ยังสามารถใช้เพื่อช่วยในการลดสี, ไบนาไรเซชัน, วางด้วยสไลซ์, การผกผันเป็นบวกหรือลบ และฟังก์ชันอื่นๆ อีกมากมาย รูปภาพยังสามารถพิจารณาได้ว่าประกอบด้วยอาร์เรย์ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ NumPy สามารถทำงานประมวลผลรูปภาพต่างๆ ได้ 

นี่คือไฮไลท์หลักของ NumPy: 

• การจัดเก็บข้อมูลที่มีขนาดกะทัดรัด
• การประมวลผลอาร์เรย์ความเร็วสูง
• ช่วยให้ทำงานได้หลายอย่าง
• ความเข้ากันได้ของข้อมูลกับไลบรารีอื่น

9. พีเมจิค

ใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของรายการของเราคือ Pgmagick ซึ่งเป็นไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับการประมวลผลรูปภาพสำหรับไลบรารี GraphicMagick เครื่องมือประมวลผลภาพมีชุดเครื่องมือและไลบรารีที่น่าประทับใจซึ่งให้ความช่วยเหลือในการแก้ไขภาพและการจัดการภาพ 

นี่คือไฮไลท์หลักของ Pgmagick:

• ชุดเครื่องมือและไลบรารีขนาดใหญ่
• การแก้ไขภาพและการจัดการภาพ
• รองรับรูปแบบภาพมากมาย
• โอเพ่นซอร์ส

10. SimpleCV

ไลบรารีการประมวลผลรูปภาพสุดท้ายใน Python ในรายการของเราคือ SimpleCV ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สยอดนิยมสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ด้วยการประมวลผลรูปภาพ SimpleCV มีอินเทอร์เฟซที่อ่านได้สำหรับกล้อง การแปลงรูปแบบ การจัดการรูปภาพ การดึงคุณลักษณะ และอื่นๆ 

ไลบรารีการประมวลผลภาพเป็นที่นิยมในหมู่ผู้ที่ต้องการสร้างงานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์อย่างง่ายดาย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงไลบรารีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง เช่น OpenCV โดยไม่จำเป็นต้องเรียนรู้เกี่ยวกับรูปแบบไฟล์ ความลึกของบิต พื้นที่สี การจัดการบัฟเฟอร์ และอื่นๆ 

นี่คือไฮไลท์หลักของ SimpleCV: 

• โอเพ่นซอร์ส
• อินเตอร์เฟซที่อ่านได้
• สร้างงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ได้อย่างง่ายดาย
• เข้าถึงไลบรารีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง