10 beste beeldverwerkingsbibliotheken in Python

Gegevens zijn de meest waardevolle hulpbron waarover bedrijven beschikken in het huidige digitale tijdperk, en een groot deel van deze gegevens bestaat uit afbeeldingen. Datawetenschappers kunnen deze beelden verwerken en in machine learning-modellen (ML) invoeren om diepgaande inzichten voor een bedrijf te verkrijgen. 

Beeldverwerking is het proces waarbij afbeeldingen worden omgezet in digitale vormen voordat er speciale bewerkingen op worden uitgevoerd, wat waardevolle informatie oplevert. 

Er zijn een paar hoofdtypen van beeldverwerking: 

• Visualisatie: Objecten die niet zichtbaar zijn in het beeld worden gedetecteerd
• Erkenning: Detecteer objecten in het beeld
  
• Slijpen en herstellen: Originele afbeeldingen worden verbeterd
• Patroonherkenning: De patronen in de afbeelding worden gemeten
• ophalen: Vind afbeeldingen die lijken op het origineel door een grote database te doorzoeken

Zodra een bedrijf besluit om beeldverwerking te gebruiken, zijn er veel potentiële toepassingen. Zo wordt beeldverwerking vaak gebruikt bij medisch onderzoek en om nauwkeurige behandelplannen te ontwikkelen. Het kan ook worden gebruikt om corrupte delen van een afbeelding te herstellen en te reconstrueren, of om gezichtsdetectie uit te voeren. 

Om deze grote hoeveelheid gegevens snel en efficiënt te verwerken, moeten datawetenschappers vertrouwen op beeldverwerkingstools voor machine learning en deep learning-taken. Veel van de beste beeldverwerkingsbibliotheken worden gebruikt in Python. 

Laten we eens kijken naar de 10 beste beeldverwerkingsbibliotheken in Python: 

1. OpenCV

Bovenaan onze lijst staat OpenCV, een open-sourcebibliotheek die in 2000 door Intel is ontwikkeld en uitgebracht. OpenCV wordt vaak ingezet voor computervisietaken zoals gezichtsdetectie, objectdetectie, gezichtsherkenning, beeldsegmentatie en nog veel meer. 

Geschreven in C++, wordt OpenCV ook geleverd met een Python-wrapper en kan naast NumPy, SciPy en Matplotlib worden gebruikt. Een van de beste aspecten van OpenCV is dat de computer vision-bibliotheek voortdurend evolueert dankzij de vele bijdragers op Github. 

De bibliotheek voor beeldverwerking biedt toegang tot meer dan 2,500 geavanceerde en klassieke algoritmen. Gebruikers kunnen OpenCV gebruiken om verschillende specifieke taken uit te voeren, zoals het verwijderen van rode ogen en het volgen van oogbewegingen. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van OpenCV: 

• Gebruikt door grote bedrijven als IBM, Google en Toyota
• Algoritmische efficiëntie
• Uitgebreide toegang tot algoritmen
• Meerdere interfaces

2. Scikit-afbeelding

Een andere topbibliotheek voor beeldverwerking op de markt is Scikit-Image, dat voor bijna elke computervisietaak wordt gebruikt. Scikit-Image is gedeeltelijk geschreven in Cython, een programmeertaal die een superset is van Python. Deze unieke structuur helpt het om goede prestaties te bereiken. 

Scikit-Image, dat NumPy-arrays als afbeeldingsobjecten gebruikt, biedt veel verschillende algoritmen voor segmentatie, kleurruimtemanipulatie, geometrische transformatie, analyse, morfologie, kenmerkdetectie en nog veel meer.

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van Scikit-Image: 

• Open source en gemakkelijk te gebruiken 
• Gratis met minimale wettelijke en licentiebeperkingen
• Veelzijdig 
• Real-world toepassingen zoals voorspelling van consumentengedrag

3. scipy

Oorspronkelijk ontworpen voor wiskundige en wetenschappelijke berekeningen, is SciPy ook een topbibliotheek voor het uitvoeren van multidimensionale beeldverwerking door de submodule scipy.ndimage te importeren. SciPy biedt functies om te werken op n-dimensionale Numpy-arrays. 

Deze beeldverwerkingsbibliotheek is een andere geweldige optie als u op zoek bent naar een breed scala aan toepassingen, zoals beeldsegmentatie, convolutie, het lezen van afbeeldingen, gezichtsdetectie, functie-extractie en meer. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van Scipy: 

• Commando's en klassen op hoog niveau voor het visualiseren en manipuleren van gegevens
• Open source
• Interactieve sessies met Python
• Klassen, web- en databaseroutines voor parallel programmeren

4. Mahota's

Een andere topbibliotheek voor beeldverwerking in Python is Mahotas, die oorspronkelijk was ontworpen voor bioimage-informatica. Met Mahotas kunnen ontwikkelaars profiteren van geavanceerde functies zoals lokale binaire patronen en haralick. Het kan 2D- en 3D-beelden berekenen via de module mahotas.features.haralick en het haalt informatie uit afbeeldingen om geavanceerde beeldverwerking uit te voeren. 

Mahotas heeft veel populaire functies zoals Watershed, berekeningen van convexe punten, morfologische verwerking en het matchen van sjablonen. Er zijn meer dan 100 functionaliteiten voor computervisiemogelijkheden. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van Mahotas: 

• Meer dan 100 functionaliteiten voor computervisie
• Geavanceerde functies
• Berekent 2D- en 3D-beelden
• Voortdurend nieuwe functionaliteiten toevoegen 

5. Kussen/PIL

Een andere open-sourcebibliotheek voor beeldverwerkingstaken, Pillow is een geavanceerde versie van PIL (Python Imaging Library). Met Pillow kunt u veel processen in beeldverwerking uitvoeren, zoals puntbewerkingen, filteren en manipuleren. 

Pillow is een van de beste bibliotheken voor het verwerken van afbeeldingen dankzij de ondersteuning voor een breed scala aan afbeeldingsindelingen. De beeldverwerkingsbibliotheek is eenvoudig te gebruiken, waardoor het een van de meest gebruikte tools is voor datawetenschappers die met afbeeldingen werken. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van Pillow: 

• Ondersteuning voor verschillende afbeeldingsindelingen zoals JPEG en PNG
• Makkelijk te gebruiken
• Verschillende beeldverwerkingsmethodes
• Handig voor het vergroten van trainingsgegevens voor problemen met computervisie

6. SimpelITK

SimpleITK werkt een beetje anders dan de andere beeldverwerkingsbibliotheken op deze lijst. In plaats van afbeeldingen als arrays te beschouwen, beschouwt SimpleITK ze als een reeks punten op een fysiek gebied in de ruimte. Met andere woorden, het definieert het gebied dat wordt ingenomen door afbeeldingen als oorsprong, grootte, afstand en richtingcosinusmatrix. Hierdoor kan SimpleITK afbeeldingen effectief verwerken en 2D-, 3D- en 4D-dimensies ondersteunen. 

SimpleITK wordt vaak gebruikt voor beeldsegmentatie en beeldregistratie, het proces waarbij twee of meer beelden over elkaar heen worden gelegd. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van SimpleITK: 

• Ondersteuning voor 2D- en 3D-beelden
• Geavanceerde programmeerfuncties die prestaties, flexibiliteit en efficiëntie leveren
• Beeldsegmentatie en beeldregistratie
• Beschouwt afbeeldingen als een reeks punten op een fysiek gebied in de ruimte

7. matplotlib

Matplotlib is een andere geweldige optie voor een beeldverwerkingsbibliotheek. Het is vooral handig als afbeeldingsmodule voor het werken met afbeeldingen in Python, en het bevat twee specifieke methoden voor het lezen en weergeven van afbeeldingen. Matplotlib is gespecialiseerd in 2D-plots van arrays als een multi-platform datavisualisatiebibliotheek op Numpy-arrays. 

De beeldverwerkingsbibliotheek wordt meestal gebruikt voor 2D-visualisaties zoals spreidingsdiagrammen, histogrammen en staafdiagrammen, maar het is nuttig gebleken voor beeldverwerking door effectief informatie uit een afbeelding te halen. Het is belangrijk op te merken dat Matplotlib niet alle bestandsindelingen ondersteunt. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van Matplotlib: 

• Eenvoudig en makkelijk te gebruiken
• Biedt afbeeldingen en plots van hoge kwaliteit in verschillende formaten
• Open source
• zeer aanpasbare

8. NumPy

Hoewel NumPy een open-source Python-bibliotheek is die wordt gebruikt voor numerieke analyse, kan het ook worden gebruikt voor beeldverwerkingstaken zoals het bijsnijden van afbeeldingen, het manipuleren van pixels, het maskeren van pixelwaarden en meer. NumPy bevat een matrix en multidimensionale arrays als gegevensstructuren. 

NumPy kan ook worden gebruikt om te helpen bij kleurreductie, binarisatie, plakken met plakjes, positieve of negatieve inversie en vele andere functionaliteiten. Afbeeldingen kunnen ook worden beschouwd als opgebouwd uit arrays, waardoor NumPy verschillende beeldverwerkingstaken kan uitvoeren. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van NumPy: 

• Compacte gegevensopslag
• High-speed verwerking van arrays
• Helpt bij veel functionaliteiten
• Gegevenscompatibiliteit met andere bibliotheken

9. Pgmagick

Bijna aan het einde van onze lijst staat Pgmagick, een andere top Python-bibliotheek voor beeldverwerking voor de GraphicMagick-bibliotheek. De tool voor beeldverwerking heeft een indrukwekkende verzameling tools en bibliotheken die hulp bieden bij het bewerken en manipuleren van afbeeldingen. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van Pgmagick:

• Grote verzameling gereedschappen en bibliotheken
• Beeldbewerking en beeldmanipulatie
• Ondersteunt vele afbeeldingsformaten
• Open source

10. SimpelCV

De laatste beeldverwerkingsbibliotheek in Python op onze lijst is SimpleCV, een populair open-source framework voor het maken van computervisie-applicaties met beeldverwerking. SimpleCV heeft een leesbare interface voor camera's, formaatconversie, beeldmanipulatie, functie-extractie en meer. 

De beeldverwerkingsbibliotheek is populair onder mensen die eenvoudig computervisietaken willen maken. Het stelt gebruikers in staat om toegang te krijgen tot krachtige computer vision-bibliotheken zoals OpenCV zonder dat ze iets hoeven te leren over bestandsindelingen, bitdieptes, kleurruimten, bufferbeheer en meer. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste hoogtepunten van SimpleCV: 

• Open source
• Leesbare interface
• Maak eenvoudig computer vision-taken
• Toegang tot krachtige computer vision-bibliotheken