Python庫
10 個最佳 Python 圖像處理庫
數據是當今數位時代企業最有價值的資源，其中很大一部分數據由圖像組成。資料科學家可以處理這些影像並將其輸入機器學習 (ML) 模型中，以獲得對業務的深入見解。
圖像處理是在對圖像執行特殊操作之前將圖像轉換為數字形式的過程，從而產生有價值的信息。
圖像處理主要有以下幾種類型：
- 可視化： 檢測到圖像中不可見的物體
- 識別： 檢測圖像中存在的物體
- 銳化和恢復： 原始圖像得到增強
- 模式識別： 測量圖像中的圖案
- 恢復： 通過搜索大型數據庫找到與原始圖像相似的圖像
一旦企業決定使用圖像處理，就會有許多潛在的應用。 例如，圖像處理經常用於醫學研究和製定準確的治療計劃。 它還可用於恢復和重建圖像的損壞部分，或進行人臉檢測。
為了快速有效地處理如此大量的數據，數據科學家必須依靠圖像處理工具來完成機器學習和深度學習任務。 許多頂級圖像處理庫都是在 Python 中使用的。
讓我們來看看Python中最好的10個圖像處理庫：
1. OpenCV的
位居榜首的是 OpenCV，它是一個開源庫，由 Intel 於 2000 年開發並發布。OpenCV 通常用於電腦視覺任務，例如人臉偵測、物件偵測、人臉辨識、影像分割等。
OpenCV 用 C++ 編寫，還附帶 Python 包裝器，可以與 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 一起使用。 OpenCV 最好的方面之一是，由於 Github 上的眾多貢獻者，計算機視覺庫正在不斷發展。
圖像處理庫提供對 2,500 多種最先進和經典算法的訪問。 用戶可以使用 OpenCV 執行多項特定任務，例如消除紅眼和跟踪眼球運動。
以下是 OpenCV 的一些主要亮點：
- 被IBM、谷歌和豐田等大公司使用
- 算法效率
- 廣泛訪問算法
- 多個接口
2. Scikit-圖像
市場上另一個頂級圖像處理庫是 Scikit-Image，它幾乎用於所有計算機視覺任務。 Scikit-Image 部分是用 Cython 編寫的，Cython 是一種編程語言，是 Python 的超集。 這種獨特的結構有助於其取得良好的性能。
Scikit-Image 使用 NumPy 數組作為圖像對象，提供許多不同的算法用於分割、顏色空間操作、幾何變換、分析、形態學、特徵檢測等。
以下是 Scikit-Image 的一些主要亮點：
- 開源且易於使用
- 免費且具有最低的法律和許可限制
- 多才多藝
- 現實世界的應用程序，例如消費者行為預測
3. 科學
SciPy 最初是為數學和科學計算而設計的，它也是一個通過導入子模塊 scipy.ndimage 來執行多維圖像處理的頂級庫。 SciPy 提供了對 n 維 Numpy 數組進行操作的函數。
如果您正在尋找圖像分割、卷積、讀取圖像、人臉檢測、特徵提取等廣泛的應用程序，那麼該圖像處理庫是另一個不錯的選擇。
以下是 Scipy 的一些主要亮點：
- 用於可視化和操作數據的高級命令和類
- 開源
- 使用 Python 進行交互式會話
- 用於並行編程的類、Web 和數據庫例程
4. 馬哈塔斯
Python 中的另一個頂級圖像處理庫是 Mahotas，它最初是為生物圖像信息學設計的。 Mahotas 使開發人員能夠利用本地二進制模式和 haralick 等高級功能。 它可以通過其 mahotas.features.haralick 模塊計算 2D 和 3D 圖像，並從圖片中提取信息以執行高級圖像處理。
Mahotas 具有許多流行的功能，例如分水嶺、凸點計算、形態處理和模板匹配。 計算機視覺功能有 100 多種。
以下是 Mahotas 的一些主要亮點：
- 超過 100 種計算機視覺功能
- 高級功能
- 計算 2D 和 3D 圖像
- 不斷添加新功能
5. 枕頭/PIL
另一個用於圖像處理任務的開源庫，Pillow 是 PIL（Python 圖像庫）的高級版本。 使用 Pillow，您可以執行圖像處理中的許多過程，例如點操作、過濾和操作。
由於支持多種圖像格式，Pillow 是處理圖像的頂級庫之一。 圖像處理庫易於使用，使其成為處理圖像的數據科學家最常用的工具之一。
以下是 Pillow 的一些主要亮點：
- 支持多種圖像格式，如 JPEG 和 PNG
- 使用方便
- 多種圖像處理方法
- 對於增強計算機視覺問題的訓練數據很有用
6. 簡單ITK
SimpleITK 的工作方式與此列表中的其他圖像處理庫略有不同。 SimpleITK 不將圖像視為數組，而是將它們視為空間物理區域上的一組點。 換句話說，它將圖像佔據的區域定義為原點、大小、間距和方向餘弦矩陣。 這使得 SimpleITK 能夠有效地處理圖像並支持 2D、3D 和 4D 維度。
SimpleITK 通常用於圖像分割和圖像配準，即疊加兩個或多個圖像的過程。
以下是 SimpleITK 的一些主要亮點：
- 支持 2D 和 3D 圖像
- 提供性能、靈活性和效率的高級編程功能
- 圖像分割和圖像配準
- 將圖像視為空間物理區域上的點集
7. Matplotlib
Matplotlib 是圖像處理庫的另一個不錯的選擇。 它作為在 Python 中處理圖像的圖像模塊特別有用，並且它包含兩種用於讀取和顯示圖像的特定方法。 Matplotlib 專門用於數組的二維繪圖，作為 Numpy 數組上的多平台數據可視化庫。
圖像處理庫通常用於 2D 可視化，例如散點圖、直方圖和條形圖，但事實證明，它可以通過有效地從圖像中提取信息來進行圖像處理。 需要注意的是，Matplotlib 並不支持所有文件格式。
以下是 Matplotlib 的一些主要亮點：
- 簡單和易於使用的
- 提供各種格式的高質量圖像和繪圖
- 開源
- 高度可定制
8. 數字貨幣
雖然 NumPy 是一個用於數值分析的開源 Python 庫，但它也可用於圖像處理任務，如圖像裁剪、操作像素、像素值屏蔽等。 NumPy 包含矩陣和多維數組作為數據結構。
NumPy 還可用於幫助進行減色、二值化、切片粘貼、正反轉或負反轉以及許多其他功能。 圖像也可以被視為由數組組成，這使得 NumPy 能夠執行不同的圖像處理任務。
以下是 NumPy 的一些主要亮點：
- 緊湊的數據存儲
- 數組的高速處理
- 幫助實現許多功能
- 與其他庫的數據兼容性
9. 普吉克
接近我們列表的最後的是 Pgmagick，它是 GraphicMagick 庫的另一個用於圖像處理的頂級 Python 庫。 該圖像處理工具擁有一系列令人印象深刻的工具和庫，可為圖像編輯和圖像操作提供幫助。
以下是 Pgmagick 的一些主要亮點：
- 大量工具和庫的集合
- 圖像編輯和圖像處理
- 支持多種圖像格式
- 開源
10. 簡單CV
我們列表中的最後一個 Python 圖像處理庫是 SimpleCV，它是一個流行的開源框架，用於創建具有圖像處理功能的計算機視覺應用程序。 SimpleCV 具有用於相機、格式轉換、圖像處理、特徵提取等的可讀接口。
圖像處理庫在那些希望輕鬆創建計算機視覺任務的人中很受歡迎。 它使用戶能夠訪問 OpenCV 等高性能計算機視覺庫，而無需了解文件格式、位深度、色彩空間、緩衝區管理等。
以下是 SimpleCV 的一些主要亮點：
- 開源
- 可讀界面
- 輕鬆創建計算機視覺任務
- 訪問高性能計算機視覺庫
