10 найкращих бібліотек обробки зображень у Python

Дані є найціннішим ресурсом для бізнесу в сучасну цифрову епоху, і велика частина цих даних складається з зображень. Спеціалісти з даних можуть обробляти ці зображення та вводити їх у моделі машинного навчання (ML), щоб отримати глибокі знання для бізнесу.

Обробка зображень – це процес перетворення зображень у цифрові форми перед виконанням спеціальних операцій над ними, що дає цінну інформацію.

Існує кілька основних типів обробки зображень:

• Візуалізація: Об’єкти, які не видно на зображенні, виявляються
• Розпізнавання: Виявляються об’єкти, присутні на зображенні
• Зрізання та відновлення: Оригінальні зображення покращуються
• Розпізнавання закономірностей: Закономерності на зображенні вимірюються
• Пошук: Знаходять зображення, подібні до оригіналу, шляхом пошуку великої бази даних

Як тільки бізнес вирішує використовувати обробку зображень, існує багато потенційних застосувань. Наприклад, обробка зображень часто використовується в медичних дослідженнях та для розробки точних планів лікування. Її також можна використовувати для відновлення та відновлення пошкоджених частин зображення або для виконання виявлення обличчя.

Для обробки великої кількості даних швидко та ефективно спеціалісти з даних повинні покладатися на інструменти обробки зображень для завдань машинного навчання та глибокого навчання. Багато з найкращих бібліотек обробки зображень використовуються в Python.

Давайте розглянемо 10 найкращих бібліотек обробки зображень у Python:

1. OpenCV

На початку нашого списку знаходиться OpenCV, який є відкритою бібліотекою, розробленою та випущеною Intel у 2000 році. OpenCV часто використовується для завдань комп’ютерного бачення, таких як виявлення обличчя, виявлення об’єктів, розпізнавання обличчя, сегментація зображень та багато іншого.

Написаний на мові C++, OpenCV також має оболонку для Python і може використовуватися разом з NumPy, SciPy та Matplotlib. Однією з найкращих сторін OpenCV є те, що бібліотека комп’ютерного бачення постійно еволюціонує завдяки багатьом учасникам на Github.

Бібліотека обробки зображень надає доступ до понад 2 500 сучасних та класичних алгоритмів. Користувачі можуть використовувати OpenCV для виконання декількох конкретних завдань, таких як видалення червоних очей та відстежування руху очей.

Ось деякі з основних особливостей OpenCV:

• Використовується великими компаніями, такими як IBM, Google та Toyota
• Алгоритмічна ефективність
• Доступ до великої кількості алгоритмів
• Багатьох інтерфейси

2. Scikit-Image

Інша топ-бібліотека обробки зображень на ринку – Scikit-Image, яка використовується майже для кожної задачі комп’ютерного бачення. Scikit-Image частково написаний на мові Cython, яка є супермножиною мови Python. Ця унікальна структура допомагає їй досягати хорошої продуктивності.

Scikit-Image, який використовує масиви NumPy як об’єкти зображень, пропонує багато різних алгоритмів для сегментації, маніпуляції кольоровим простором, геометричної трансформації, аналізу, морфології, виявлення особливостей та багато іншого.

Ось деякі з основних особливостей Scikit-Image:

• Відкритий вихідний код та легкий у використанні
• Безкоштовний з мінімальними юридичними та ліцензійними обмеженнями
• Універсальний
• Практичні застосування, такі як передбачення поведінки споживачів

3. SciPy

Спочатку розроблений для математичних та наукових обчислень, SciPy також є топ-бібліотекою для виконання багатовимірної обробки зображень шляхом імпорту підмодуля scipy.ndimage. SciPy надає функції для операцій над n-мірними масивами NumPy.

Ця бібліотека обробки зображень є ще одним хорошим варіантом, якщо ви шукаєте широкий спектр застосувань, таких як сегментація зображень, конволюція, читання зображень, виявлення обличчя, витягування особливостей та багато іншого.

Ось деякі з основних особливостей SciPy:

• Високорівневі команди та класи для візуалізації та маніпуляції даними
• Відкритий вихідний код
• Інтерактивні сеанси з Python
• Класи, веб- та базові процедури для паралельного програмування

4. Mahotas

Інша топ-бібліотека обробки зображень у Python – Mahotas, який спочатку був розроблений для біоінформатики зображень. Mahotas дозволяє розробникам використовувати такі функції, як локальні бінарні закономірності та Харалік. Він може обчислювати 2D- та 3D-зображення через свій модуль mahotas.features.haralick, і витягувати інформацію з зображень для виконання передової обробки зображень.

Mahotas має багато популярних функцій, таких як Вододіл, обчислення опуклих точок, морфологічна обробка та шаблонне збігання. Є понад 100 функцій для можливостей комп’ютерного бачення.

Ось деякі з основних особливостей Mahotas:

• Понад 100 функцій для комп’ютерного бачення
• Передові функції
• Обчислює 2D- та 3D-зображення
• Постійно додає нові функції

5. Pillow/PIL

Інша відкрита бібліотека для завдань обробки зображень – Pillow, яка є розширенням бібліотеки Python Imaging Library (PIL). За допомогою Pillow можна виконувати багато процесів обробки зображень, таких як операції з окремими точками, фільтрація та маніпуляція.

Pillow є однією з найкращих бібліотек для роботи з зображеннями завдяки підтримці широкого спектра форматів зображень. Бібліотека обробки зображень легка у використанні, що робить її одним з найпоширеніших інструментів для спеціалістів з даних, які працюють із зображеннями.

Ось деякі з основних особливостей Pillow:

• Підтримка різних форматів зображень, таких як JPEG та PNG
• Легкий у використанні
• Різні методи обробки зображень
• Корисний для збільшення навчальних даних для завдань комп’ютерного бачення

6. SimpleITK

SimpleITK працює трохи інакше, ніж інші бібліотеки обробки зображень у цьому списку. Замість того, щоб розглядати зображення як масиви, SimpleITK розглядає їх як набір точок у фізичному просторі. Інакше кажучи, він визначає область, займану зображеннями, як початок, розмір, крок та матрицю косинуса напрямку. Це дозволяє SimpleITK ефективно обробляти зображення та підтримувати 2D-, 3D- та 4D-розмірності.

SimpleITK часто використовується для сегментації зображень та реєстрації зображень, яка є процесом наложення двох або більше зображень.

Ось деякі з основних особливостей SimpleITK:

• Підтримка 2D- та 3D-зображень
• Передові функції програмування, які забезпечують продуктивність, гнучкість та ефективність
• Сегментація зображень та реєстрація зображень
• Розглядає зображення як набір точок у фізичному просторі

7. Matplotlib

Matplotlib є ще одним хорошим варіантом для бібліотеки обробки зображень. Він особливо корисний як модуль зображень для роботи з зображеннями у Python та включає два конкретні методи для читання та відображення зображень. Matplotlib спеціалізується на 2D-графіках масивів як багатоплатформова бібліотека візуалізації даних на масивах NumPy.

Бібліотека обробки зображень зазвичай використовується для 2D-візуалізацій, таких як розсипні графіки, гістограми та стовпчасті графіки, але вона виявилася корисною для обробки зображень, ефективно витягуючи інформацію з зображення. Важливо відзначити, що Matplotlib не підтримує всі формати файлів.

Ось деякі з основних особливостей Matplotlib:

• Простий та легкий у використанні
• Надає високоякісні зображення та графіки у різних форматах
• Відкритий вихідний код
• Високий рівень налаштувань

8. NumPy

Хоча NumPy є відкритою бібліотекою Python, яка використовується для числового аналізу, її також можна використовувати для завдань обробки зображень, таких як обрізання зображень, маніпуляція пікселями, маскування значень пікселів та багато іншого. NumPy містить матрицю та багатовимірні масиви як структури даних.

NumPy також можна використовувати для допомоги у зменшенні кольорів, бінаралізації, вставці зрізання, позитивній чи негативній інверсії та багатьох інших функцій. Зображення також можна розглядати як масиви, що дозволяє NumPy виконувати різні завдання обробки зображень.

Ось деякі з основних особливостей NumPy:

• Компактне зберігання даних
• Швидка обробка масивів
• Допомагає у багатьох функціях
• Сумісність даних з іншими бібліотеками

9. Pgmagick

Близько до кінця нашого списку знаходиться Pgmagick, який є ще однією топ-бібліотекою Python для обробки зображень для бібліотеки GraphicMagick. Інструмент обробки зображень має вражаючу колекцію інструментів та бібліотек, які забезпечують допомогу в редагуванні зображень та маніпуляції зображеннями.

Ось деякі з основних особливостей Pgmagick:

• Велика колекція інструментів та бібліотек
• Редагування зображень та маніпуляція зображеннями
• Підтримує багато форматів зображень
• Відкритий вихідний код

10. SimpleCV

Остання бібліотека обробки зображень у Python у нашому списку – SimpleCV, яка є популярною відкритою платформою для створення застосунків комп’ютерного бачення з обробкою зображень. SimpleCV має читабельний інтерфейс для камер, конвертації форматів, маніпуляції зображеннями, витягування особливостей та багато іншого.

Бібліотека обробки зображень популярна серед тих, хто хоче легко створювати завдання комп’ютерного бачення. Вона дозволяє користувачам отримувати доступ до потужних бібліотек комп’ютерного бачення, таких як OpenCV, без необхідності вивчати формати файлів, глибину біт, кольорові простори, керування буфером та багато іншого.

Ось деякі з основних особливостей SimpleCV:

• Відкритий вихідний код
• Читабельний інтерфейс
• Легко створювати завдання комп’ютерного бачення
• Доступ до потужних бібліотек комп’ютерного бачення