Thư viện Python
10 thư viện xử lý ảnh tốt nhất trong Python
Dữ liệu là tài nguyên có giá trị nhất mà doanh nghiệp có trong thời đại kỹ thuật số ngày nay và phần lớn dữ liệu này được tạo thành từ hình ảnh. Các nhà khoa học dữ liệu có thể xử lý những hình ảnh này và đưa chúng vào các mô hình học máy (ML) để thu được những hiểu biết sâu sắc cho doanh nghiệp.
Xử lý hình ảnh là quá trình chuyển đổi hình ảnh thành dạng kỹ thuật số trước khi thực hiện các thao tác đặc biệt trên chúng, mang lại thông tin có giá trị.
Có một số loại xử lý ảnh chính:
- Hình dung: Các đối tượng không nhìn thấy được trong hình ảnh được phát hiện
- Công nhận: Phát hiện các đối tượng có trong hình ảnh
- Làm sắc nét và phục hồi: Hình ảnh gốc được tăng cường
- Nhận dạng mẫu: Các mẫu trong ảnh được đo
- Truy xuất: Tìm hình ảnh tương tự như bản gốc bằng cách tìm kiếm cơ sở dữ liệu lớn
Khi một doanh nghiệp quyết định sử dụng xử lý hình ảnh, sẽ có rất nhiều ứng dụng tiềm năng. Ví dụ, xử lý hình ảnh thường được sử dụng trong nghiên cứu y học và để phát triển các kế hoạch điều trị chính xác. Nó cũng có thể được sử dụng để khôi phục và tái tạo lại các phần bị hỏng của hình ảnh hoặc để thực hiện nhận diện khuôn mặt.
Để xử lý lượng dữ liệu lớn này một cách nhanh chóng và hiệu quả, các nhà khoa học dữ liệu phải dựa vào các công cụ xử lý hình ảnh cho các nhiệm vụ học máy và học sâu. Nhiều thư viện xử lý ảnh hàng đầu được sử dụng trong Python.
Hãy cùng điểm qua 10 thư viện xử lý ảnh tốt nhất trong Python:
1. OpenCV
Đứng đầu danh sách của chúng tôi là OpenCV, đây là một thư viện nguồn mở được Intel phát triển và phát hành vào năm 2000. OpenCV thường được triển khai cho các tác vụ thị giác máy tính như nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, phân đoạn hình ảnh, v.v.
Được viết bằng C++, OpenCV cũng đi kèm với trình bao bọc Python và có thể được sử dụng cùng với NumPy, SciPy và Matplotlib. Một trong những khía cạnh tốt nhất của OpenCV là thư viện thị giác máy tính không ngừng phát triển nhờ có nhiều người đóng góp trên Github.
Thư viện xử lý hình ảnh cung cấp quyền truy cập vào hơn 2,500 thuật toán hiện đại và cổ điển. Người dùng có thể sử dụng OpenCV để thực hiện một số tác vụ cụ thể như loại bỏ mắt đỏ và theo dõi chuyển động của mắt.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của OpenCV:
- Được sử dụng bởi các công ty lớn như IBM, Google và Toyota
- hiệu quả thuật toán
- Truy cập rộng rãi vào các thuật toán
- Nhiều giao diện
Một thư viện xử lý hình ảnh hàng đầu khác trên thị trường là Scikit-Image, được sử dụng cho hầu hết mọi tác vụ thị giác máy tính. Scikit-Image được viết một phần bằng Cython, đây là ngôn ngữ lập trình siêu bộ của Python. Cấu trúc độc đáo này giúp nó đạt được hiệu suất tốt.
Scikit-Image, sử dụng mảng NumPy làm đối tượng hình ảnh, cung cấp nhiều thuật toán khác nhau để phân đoạn, thao tác không gian màu, biến đổi hình học, phân tích, hình thái học, phát hiện tính năng, v.v.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Scikit-Image:
- Mã nguồn mở và dễ sử dụng
- Miễn phí với các hạn chế pháp lý và cấp phép tối thiểu
- Linh hoạt
- Các ứng dụng trong thế giới thực như dự đoán hành vi của người tiêu dùng
Ban đầu được thiết kế cho các tính toán toán học và khoa học, SciPy cũng là một thư viện hàng đầu để thực hiện xử lý hình ảnh đa chiều bằng cách nhập mô-đun con scipy.ndimage. SciPy cung cấp các hàm để hoạt động trên các mảng Numpy n chiều.
Thư viện xử lý hình ảnh này là một tùy chọn tuyệt vời khác nếu bạn đang tìm kiếm nhiều ứng dụng như phân đoạn hình ảnh, tích chập, đọc hình ảnh, nhận diện khuôn mặt, trích xuất tính năng, v.v.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Scipy:
- Các lệnh và lớp cấp cao để trực quan hóa và thao tác dữ liệu
- Mã nguồn mở
- Phiên tương tác với Python
- Các lớp, thói quen web và cơ sở dữ liệu để lập trình song song
4. đại ca
Một thư viện xử lý hình ảnh hàng đầu khác trong Python là Mahotas, ban đầu được thiết kế cho tin học hình ảnh sinh học. Mahotas cho phép các nhà phát triển tận dụng các tính năng nâng cao như mẫu nhị phân cục bộ và haralick. Nó có thể tính toán hình ảnh 2D và 3D thông qua mô-đun mahotas.features.haralick và nó trích xuất thông tin từ hình ảnh để thực hiện xử lý hình ảnh nâng cao.
Mahotas có nhiều chức năng phổ biến như Watershed, Tính toán điểm lồi, xử lý hình thái và khớp mẫu. Có hơn 100 chức năng cho khả năng thị giác máy tính.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Mahotas:
- Hơn 100 chức năng cho thị giác máy tính
- Nâng cao tính năng
- Tính toán hình ảnh 2D và 3D
- Liên tục bổ sung các chức năng mới
5. Gối/PIL
Một thư viện nguồn mở khác dành cho các tác vụ xử lý hình ảnh, Gối là phiên bản nâng cao của PIL (Thư viện hình ảnh Python). Với Gối, bạn có thể thực hiện nhiều quy trình xử lý ảnh như thao tác điểm, lọc và thao tác.
Gối là một trong những thư viện hàng đầu để xử lý hình ảnh nhờ hỗ trợ nhiều định dạng hình ảnh. Thư viện xử lý hình ảnh rất dễ sử dụng, khiến nó trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu làm việc với hình ảnh.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Gối:
- Hỗ trợ các định dạng hình ảnh khác nhau như JPEG và PNG
- Dễ sử dụng
- Các phương pháp xử lý ảnh khác nhau
- Hữu ích để tăng cường dữ liệu đào tạo cho các vấn đề về thị giác máy tính
6. đơn giảnITK
SimpleITK hoạt động hơi khác so với các thư viện xử lý ảnh khác trong danh sách này. Thay vì coi hình ảnh là mảng, SimpleITK coi chúng là tập hợp các điểm trên một vùng vật lý trong không gian. Nói cách khác, nó xác định vùng chiếm bởi hình ảnh là gốc tọa độ, kích thước, khoảng cách và ma trận cosine hướng. Điều này cho phép SimpleITK xử lý hình ảnh hiệu quả và hỗ trợ các kích thước 2D, 3D và 4D.
SimpleITK thường được sử dụng để phân đoạn ảnh và đăng ký ảnh, đây là quá trình chồng hai hoặc nhiều ảnh lên nhau.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của SimpleITK:
- Hỗ trợ hình ảnh 2D và 3D
- Các tính năng lập trình nâng cao mang lại hiệu suất, tính linh hoạt và hiệu quả
- Phân đoạn ảnh và đăng ký ảnh
- Coi ảnh là tập hợp các điểm trên vùng vật lý trong không gian
7. Matplotlib
Matplotlib là một tùy chọn tuyệt vời khác cho thư viện xử lý ảnh. Nó đặc biệt hữu ích như một mô-đun hình ảnh để làm việc với hình ảnh trong Python và nó bao gồm hai phương thức cụ thể để đọc và hiển thị hình ảnh. Matplotlib chuyên về các mảng 2D dưới dạng thư viện trực quan hóa dữ liệu đa nền tảng trên các mảng Numpy.
Thư viện xử lý hình ảnh thường được sử dụng để trực quan hóa 2D như biểu đồ phân tán, biểu đồ và biểu đồ thanh, nhưng nó đã được chứng minh là hữu ích cho việc xử lý hình ảnh bằng cách lấy thông tin ra khỏi hình ảnh một cách hiệu quả. Điều quan trọng cần lưu ý là Matplotlib không hỗ trợ tất cả các định dạng tệp.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Matplotlib:
- Đơn giản và dễ sử dụng
- Cung cấp hình ảnh và sơ đồ chất lượng cao ở các định dạng khác nhau
- Mã nguồn mở
- Tùy biến cao
8. numpy
Mặc dù NumPy là một thư viện Python mã nguồn mở được sử dụng để phân tích số, nhưng nó cũng có thể được sử dụng cho các tác vụ xử lý hình ảnh như cắt xén hình ảnh, thao tác pixel, tạo mặt nạ cho các giá trị pixel, v.v. NumPy chứa một ma trận và các mảng nhiều chiều dưới dạng cấu trúc dữ liệu.
NumPy cũng có thể được sử dụng để giúp giảm màu, nhị phân hóa, dán theo lát, đảo ngược dương hoặc âm và nhiều chức năng khác. Hình ảnh cũng có thể được coi là được tạo thành từ các mảng, đây là thứ cho phép NumPy thực hiện các tác vụ xử lý hình ảnh khác nhau.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của NumPy:
- Lưu trữ dữ liệu nhỏ gọn
- Xử lý mảng tốc độ cao
- Hỗ trợ nhiều chức năng
- Khả năng tương thích dữ liệu với các thư viện khác
9. ma thuật
Ở gần cuối danh sách của chúng tôi là Pgmagick, đây là một thư viện Python hàng đầu khác để xử lý hình ảnh cho thư viện GraphicMagick. Công cụ xử lý hình ảnh có một bộ công cụ và thư viện ấn tượng hỗ trợ chỉnh sửa hình ảnh và xử lý hình ảnh.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Pgmagick:
- Bộ sưu tập lớn các công cụ và thư viện
- Chỉnh sửa hình ảnh và thao tác hình ảnh
- Hỗ trợ nhiều định dạng ảnh
- Mã nguồn mở
10. CV đơn giản
Thư viện xử lý hình ảnh bằng Python cuối cùng trong danh sách của chúng tôi là SimpleCV, đây là một khung nguồn mở phổ biến để tạo các ứng dụng thị giác máy tính có xử lý hình ảnh. SimpleCV có giao diện dễ đọc cho máy ảnh, chuyển đổi định dạng, thao tác hình ảnh, trích xuất tính năng, v.v.
Thư viện xử lý hình ảnh phổ biến đối với những người muốn dễ dàng tạo các tác vụ thị giác máy tính. Nó cho phép người dùng truy cập vào các thư viện thị giác máy tính mạnh mẽ như OpenCV mà không cần tìm hiểu về định dạng tệp, độ sâu bit, không gian màu, quản lý bộ đệm, v.v.
Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của SimpleCV:
- Mã nguồn mở
- Giao diện có thể đọc được
- Dễ dàng tạo các tác vụ thị giác máy tính
- Truy cập vào các thư viện thị giác máy tính mạnh mẽ
