Python ไลบรารี่
10 สุดยอด Image Processing Libraries ใน Python
สารบัญ
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
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
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
Alex McFarland เป็นนักข่าวและนักเขียนด้าน AI ที่สำรวจการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาได้ร่วมมือกับสตาร์ทอัพด้าน AI และสิ่งพิมพ์ต่างๆ มากมายทั่วโลก
คุณอาจชอบ
7 หลักสูตรและการรับรอง Python “ดีที่สุด” (พฤษภาคม 2024)
10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI
10 ไลบรารี่ Python ที่ดีที่สุดสำหรับ Data Science
10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
10 อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุด