Python’da 10 En İyi Görüntü İşleme Kütüphanesi

Veri, bugünlerin dijital çağında işletmelerin sahip olduğu en değerli kaynaktır ve bu verilerin büyük bir kısmı görüntülerden oluşur. Veri bilimcileri bu görüntüleri işleyerek onları makine öğrenimi (ML) modellerine besleyerek bir işletme için derin bilgiler elde edebilir.

Görüntü işleme, görüntüleri dijital forma dönüştürme ve özel operasyonlar uygulama sürecidir, bu da değerli bilgiler sağlar.

Görüntü işlemenin birkaç ana türü vardır:

• Görselleştirme: Görüntüde görünmeyen nesneler tespit edilir
• Tanıma: Görüntüdeki nesneler tespit edilir
• Netleştirme ve Restorasyon: Orijinal görüntüler geliştirilir
• Desen Tanıma: Görüntüdeki desenler ölçülür
• Alma: Büyük bir veritabanında arama yaparak orijinaline benzer görüntüler bulunur

Bir işletme görüntüü işleme kullanmaya karar verdiğinde, birçok olası uygulama vardır. Örneğin, görüntüü işleme genellikle tıbbi araştırmalarda ve doğru tedavi planlarının geliştirilmesinde kullanılır. Ayrıca, görüntüdeki bozuk kısımların geri kazanılması ve yüz tanıma için de kullanılabilir.

Bu büyük miktarda veriyi hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilmek için, veri bilimcileri makine öğrenimi ve derin öğrenme görevleri için görüntüü işleme araçlarına güvenmek zorundadır. En iyi görüntüü işleme kütüphanelerinin çoğu Python’da kullanılır.

Python’da en iyi 10 görüntüü işleme kütüphanesine göz atalım:

1. OpenCV

Listemizin başında, 2000 yılında Intel tarafından geliştirilen ve yayınlanan açık kaynaklı bir kütüphane olan OpenCV geliyor. OpenCV, yüz tanıma, nesne tanıma, yüz tanıma, görüntü segmentasyonu ve daha pek çok görev için sıklıkla kullanılır.

C++ ile yazılmış OpenCV, ayrıca Python sarmalayıcıları ile birlikte gelir ve NumPy, SciPy ve Matplotlib ile birlikte kullanılabilir. OpenCV’nin en iyi yönlerinden biri, GitHub’daki birçok katkıda bulunanı sayesinde sürekli olarak gelişen bir bilgisayar görme kütüphanesidir.

Görüntü işleme kütüphanesi, 2.500’den fazla state-of-the-art ve klasik algoritmaya erişim sağlar. Kullanıcılar, OpenCV’yi kullanarak kırmızı gözleri kaldırma ve göz hareketlerini izleme gibi belirli görevleri gerçekleştirebilir.

OpenCV’nin bazı önemli özellikleri:

• IBM, Google ve Toyota gibi büyük şirketler tarafından kullanılır
• Algoritmik verimlilik
• Algoritmalara geniş erişim
• Çoklu arayüzler

2. Scikit-Image

Piyasadaki başka bir üst düzey görüntüü işleme kütüphanesi Scikit-Image’dir. Scikit-Image, neredeyse her bilgisayar görme görevi için kullanılır. Scikit-Image, kısmen Cython’da yazılmıştır, bu da Python’un bir süper kümesidir. Bu benzersiz yapı, iyi bir performans elde etmesine yardımcı olur.

Scikit-Image, görüntü nesneleri olarak NumPy dizilerini kullanan Scikit-Image, segmentasyon, renk uzayı manipülasyonu, geometrik dönüşüm, analiz, morfoloji, özellik algılama ve daha pek çok algoritmaya sahiptir.

Scikit-Image’nin bazı önemli özellikleri:

• Açık kaynaklı ve kullanımı kolay
• Ücretsiz ve minimum yasal ve lisans kısıtlamaları
• Çok yönlü
• Tüketici davranışı tahmini gibi gerçek dünya uygulamaları

3. SciPy

İlk olarak matematiksel ve bilimsel hesaplamalar için tasarlanan SciPy, aynı zamanda çok boyutlu görüntü işleme için de bir üst düzey kütüphanedir. SciPy, scipy.ndimage alt modülünü içe aktararak görüntü işleme görevlerini gerçekleştirebilir. SciPy, n-boyutlu Numpy dizileri üzerinde işlem yapma fonksiyonları sağlar.

Bu görüntü işleme kütüphanesi, görüntü segmentasyonu, konvolüsyon, görüntü okuma, yüz tanıma, özellik çıkarma ve daha pek çok uygulama için harika bir seçenektir.

SciPy’nin bazı önemli özellikleri:

• Verileri görselleştirme ve manipüle etme için yüksek düzeyde komutlar ve sınıflar
• Açık kaynaklı
• Python ile etkileşimli oturumlar
• Paralel programlama için sınıflar, web ve veritabanı rutinleri

4. Mahotas

Python’da başka bir üst düzey görüntü işleme kütüphanesi Mahotas’tır. Mahotas, ilk olarak bio-görüntü bilgisi için tasarlanmıştır. Mahotas, gelişmiş özellikler gibi yerel ikili desenleri ve haralick’i kullanma avantajını sağlar. Mahotas, mahotas.features.haralick modülü aracılığıyla 2B ve 3B görüntüleri hesaplayabilir ve resimlerden bilgi çıkarmak için gelişmiş görüntü işleme gerçekleştirebilir.

Mahotas, Su Havzası, Konveks noktaların hesaplanması, morfolojik işleme ve şablon eşleştirmesi gibi popüler fonksiyonlara sahiptir. Bilgisayar görme yetenekleri için 100’den fazla fonksiyon vardır.

Mahotas’ın bazı önemli özellikleri:

• Bilgisayar görme yetenekleri için 100’den fazla fonksiyon
• Gelişmiş özellikler
• 2B ve 3B görüntüleri hesaplar
• Sürekli olarak yeni fonksiyonlar ekleniyor

5. Pillow/PIL

Görüntü işleme görevleri için başka bir açık kaynaklı kütüphane Pillow’dur. Pillow, Python Görüntü İşleme Kütüphanesi (PIL)’in gelişmiş bir sürümüdür. Pillow ile görüntü işlemede nokta operasyonları, filtreleme ve manipülasyon gibi birçok işlemi gerçekleştirebilirsiniz.

Pillow, geniş bir görüntü formatı desteği sayesinde görüntü işlemede en çok kullanılan kütüphanelerden biridir. Görüntü işleme kütüphanesi kullanımı kolaydır ve bu nedenle görüntü ile çalışan veri bilimcileri için en yaygın araçlardan biridir.

Pillow’un bazı önemli özellikleri:

• JPEG ve PNG gibi çeşitli görüntü formatlarını destekler
• Kolay kullanılır
• Çeşitli görüntü işleme yöntemleri
• Bilgisayar görme sorunları için eğitim verilerini artırmak için yararlıdır

6. SimpleITK

Listemizdeki diğer görüntü işleme kütüphanelerinden farklı olarak SimpleITK, görüntüleri bir dizi nokta olarak değil, bir fiziksel uzayda bir bölge olarak düşünür. Başka bir deyişle, SimpleITK, görüntülerin işgal ettiği bölgeyi köken, boyut, aralık ve yön kosinüs matrisi olarak tanımlar. Bu, SimpleITK’nin görüntüleri etkili bir şekilde işleyebilmesini ve 2B, 3B ve 4B boyutlarını desteklemesini sağlar.

SimpleITK, genellikle görüntü segmentasyonu ve görüntü kaydı için kullanılır, bu da iki veya daha fazla görüntüyü üst üste bindirme sürecidir.

SimpleITK’nin bazı önemli özellikleri:

• 2B ve 3B görüntüleri destekler
• Performans, esneklik ve verimlilik için gelişmiş programlama özellikleri
• Görüntü segmentasyonu ve görüntü kaydı
• Görüntüleri fiziksel uzayda bir bölge olarak düşünür

7. Matplotlib

Matplotlib, Python’da görüntülerle çalışmak için harika bir seçenektir. Matplotlib, özellikle Python’da görüntülerle çalışmak için bir görüntü modülü olarak kullanılır ve görüntüleri okumak ve görüntülemek için iki özel yöntem içerir. Matplotlib, Numpy dizileri üzerinde 2B grafikler oluşturmak için uzmanlaşmış bir çok platformlu veri görselleştirme kütüphanesidir.

Görüntü işleme kütüphanesi, genellikle 2B görselleştirmeler için kullanılır, ancak görüntülerden bilgi çıkarmak için de yararlıdır. Matplotlib’nin tüm dosya formatlarını desteklemediğini unutmayın.

Matplotlib’nin bazı önemli özellikleri:

• Kolay kullanılır
• Çeşitli formatlarda yüksek kaliteli görüntüler ve grafikler sağlar
• Açık kaynaklı
• Yüksek derecede özelleştirilebilir

8. NumPy

NumPy, sayısal analiz için kullanılan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir, ancak görüntü işleme görevleri gibi görüntü kırpma, piksel manipülasyonu, piksel değerlerinin maskeleme ve daha pek çok şey için de kullanılabilir. NumPy, matris ve çok boyutlu dizileri veri yapıları olarak içerir.

NumPy, ayrıca renk azaltma, ikileme, dilimle yapıştırmaya, pozitif veya negatif tersine çevirme ve daha pek çok fonksiyon için kullanılabilir. Görüntüler, NumPy’nin farklı görüntü işleme görevlerini gerçekleştirebilmesini sağlayan diziler olarak düşünülebilir.

NumPy’nin bazı önemli özellikleri:

• Kompakt veri depolama
• Dizilerin yüksek hızlı işlenmesi
• Çoklu fonksiyonlara yardımcı olur
• Diğer kütüphanelerle veri uyumluluğu

9. Pgmagick

Listemizin sonuna doğru, Pgmagick, GraphicMagick kütüphanesi için Python’da başka bir üst düzey görüntü işleme kütüphanesidir. Görüntü işleme aracı, görüntü düzenleme ve görüntü manipülasyonu için araç ve kütüphanelerinin etkileyici bir koleksiyonuna sahiptir.

Pgmagick’in bazı önemli özellikleri:

• Araç ve kütüphanelerin büyük koleksiyonu
• Görüntü düzenleme ve görüntü manipülasyonu
• Çoklu görüntü formatlarını destekler
• Açık kaynaklı

10. SimpleCV

Python’da son görüntü işleme kütüphanemiz SimpleCV’dir. SimpleCV, bilgisayar görme uygulamaları oluşturmak için bir çerçeve olarak kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. SimpleCV, kameralar, format dönüşümü, görüntü manipülasyonu, özellik çıkarma ve daha pek çok şey için okunabilir bir arayüze sahiptir.

Görüntü işleme kütüphanesi, bilgisayar görme görevlerini kolayca oluşturmak isteyenler arasında popülerdir. Kullanıcıların, OpenCV gibi güçlü bilgisayar görme kütüphanelerine erişim sağlamalarına olanak tanır, ancak dosya formatları, bit derinlikleri, renk uzayları, arabellek yönetimi ve daha pek çok şey hakkında bilgi sahibi olmalarına gerek yoktur.

SimpleCV’nin bazı önemli özellikleri:

• Açık kaynaklı
• Okunabilir arayüz
• Kolayca bilgisayar görme görevleri oluşturun
• Güçlü bilgisayar görme kütüphanelerine erişim