10 parimat Pythoni pilditöötlusteeki

Andmed on tänapäeva digiajastul ettevõtete kõige väärtuslikum ressurss ja suur osa neist andmetest koosneb piltidest. Andmeteadlased saavad neid pilte töödelda ja sisestada masinõppe (ML) mudelitesse, et saada ettevõttest põhjalikku teavet. 

Pilditöötlus on piltide digitaalkujuliseks muutmise protsess enne nendega eritoimingute tegemist, mis annab väärtuslikku teavet. 

Pilditöötlusel on mitu peamist tüüpi: 

• Visualiseerimine: Tuvastatakse objektid, mida pildil ei näe
• Tunnustus: Tuvastage pildil olevad objektid
  
• Teritamine ja taastamine: Originaalkujutised on täiustatud
• Mustri tuvastamine: Pildil olevad mustrid on mõõdetud
• Otsimine: Otsige suurest andmebaasist otsides pilte, mis on originaaliga sarnased

Kui ettevõte otsustab pilditöötlust kasutada, on potentsiaalseid rakendusi palju. Näiteks kasutatakse pilditöötlust sageli meditsiiniuuringutes ja täpsete raviplaanide koostamiseks. Seda saab kasutada ka pildi rikutud osade taastamiseks ja rekonstrueerimiseks või näotuvastuseks. 

Selle suure andmehulga kiireks ja tõhusaks töötlemiseks peavad andmeteadlased toetuma masinõppe ja süvaõppe ülesannete jaoks pilditöötlustööriistadele. Pythonis kasutatakse paljusid parimaid pilditöötlusteeke. 

Vaatame Pythoni 10 parimat pilditöötlusteeki: 

1. OpenCV

Meie loendi tipus on OpenCV, mis on avatud lähtekoodiga teek, mille töötas välja ja välja andis Intel 2000. aastal. OpenCV-d kasutatakse sageli arvutinägemise ülesannete jaoks, nagu näotuvastus, objektide tuvastamine, näotuvastus, kujutise segmenteerimine ja palju muud. 

C++ keeles kirjutatud OpenCV-l on ka Pythoni ümbris ja seda saab kasutada koos NumPy, SciPy ja Matplotlibiga. OpenCV üks parimaid külgi on see, et arvutinägemise raamatukogu areneb pidevalt tänu paljudele Githubi kaasautoritele. 

Pilditöötlusteek pakub juurdepääsu enam kui 2,500 tipptasemel ja klassikalisele algoritmile. Kasutajad saavad OpenCV-d kasutada mitme konkreetse ülesande täitmiseks, nagu punaste silmade eemaldamine ja silmade liigutuste jälgimine. 

Siin on mõned OpenCV peamised esiletõstmised: 

• Kasutavad suuremad ettevõtted nagu IBM, Google ja Toyota
• Algoritmiline efektiivsus
• Suur juurdepääs algoritmidele
• Mitu liidest

2. Scikit-Image

Veel üks populaarseim pilditöötlusteek turul on Scikit-Image, mida kasutatakse peaaegu kõigi arvutinägemisülesannete jaoks. Scikit-Image on osaliselt kirjutatud Cythonis, mis on programmeerimiskeel, mis on Pythoni superkomplekt. See ainulaadne struktuur aitab saavutada häid tulemusi. 

Scikit-Image, mis kasutab pildiobjektidena NumPy massiive, pakub palju erinevaid algoritme segmenteerimiseks, värviruumi manipuleerimiseks, geomeetriliseks teisendamiseks, analüüsiks, morfoloogiaks, funktsioonide tuvastamiseks ja paljuks muuks.

Siin on mõned Scikit-Image'i peamised esiletõstmised: 

• Avatud lähtekoodiga ja lihtne kasutada 
• Tasuta minimaalsete juriidiliste ja litsentsipiirangutega
• Mitmekülgne 
• Reaalmaailma rakendused, nagu tarbijakäitumise ennustamine

3. SciPy

Algselt matemaatiliste ja teaduslike arvutuste jaoks loodud SciPy on ka parim raamatukogu mitmemõõtmelise pilditöötluse teostamiseks, importides alammooduli scipy.ndimage. SciPy pakub funktsioone n-mõõtmeliste Numpy massiividega töötamiseks. 

See pilditöötlusteek on veel üks suurepärane võimalus, kui otsite laias valikus rakendusi, nagu piltide segmenteerimine, konvolutsioon, piltide lugemine, näotuvastus, funktsioonide eraldamine ja palju muud. 

Siin on mõned Scipy peamised esiletõstmised: 

• Kõrgetasemelised käsud ja klassid andmete visualiseerimiseks ja manipuleerimiseks
• Avatud lähtekoodiga
• Interaktiivsed seansid Pythoniga
• Klassid, veebi- ja andmebaasirutiinid paralleelseks programmeerimiseks

4. Mahotas

Veel üks Pythoni parim pilditöötlusteek on Mahotas, mis oli algselt loodud biopildi informaatika jaoks. Mahotas võimaldab arendajatel kasutada täiustatud funktsioone, nagu kohalikud binaarmustrid ja haralick. See suudab oma mooduli mahotas.features.haralick kaudu arvutada 2D- ja 3D-kujutisi ning ekstraheerib piltidelt teavet täiustatud pilditöötluse teostamiseks. 

Mahotas on palju populaarseid funktsioone, nagu vesilahk, kumerate punktide arvutused, morfoloogiline töötlemine ja mallide sobitamine. Arvuti nägemisvõimaluste jaoks on üle 100 funktsiooni. 

Siin on mõned Mahotase peamised esiletõstmised: 

• Üle 100 funktsiooni arvuti nägemiseks
• täiustatud funktsioonid
• Arvutab 2D ja 3D kujutisi
• Pidevalt uute funktsioonide lisamine 

5. Padi/PIL

Teine avatud lähtekoodiga teek pilditöötlusülesannete jaoks, Pillow on PIL-i (Python Imaging Library) täiustatud versioon. Pillow abil saate teostada paljusid pilditöötlusprotsesse, nagu punktioperatsioonid, filtreerimine ja manipuleerimine. 

Pillow on üks populaarseimaid teeke piltide käsitlemiseks, kuna see toetab paljusid pildivorminguid. Pilditöötlusteeki on lihtne kasutada, mistõttu on see piltidega töötavate andmeteadlaste jaoks üks levinumaid tööriistu. 

Siin on mõned padja peamised esiletõstmised: 

• Toetus erinevatele pildivormingutele, nagu JPEG ja PNG
• Lihtne kasutada
• Erinevad pilditöötlusmeetodid
• Kasulik treeningandmete täiendamiseks arvutinägemisprobleemide korral

6. LihtneITK

SimpleITK töötab pisut teisiti kui teised selles loendis olevad pilditöötlusteegid. Selle asemel, et pidada pilte massiivideks, käsitleb SimpleITK neid ruumi füüsilise piirkonna punktide kogumina. Teisisõnu määratleb see kujutiste poolt hõivatud piirkonna lähtekoha, suuruse, vahekauguse ja suuna koosinusmaatriksina. See võimaldab SimpleITK-l pilte tõhusalt töödelda ja toetada 2D-, 3D- ja 4D-mõõtmeid. 

SimpleITK-i kasutatakse sageli piltide segmenteerimiseks ja kujutiste registreerimiseks, mis on kahe või enama pildi katmine. 

Siin on mõned SimpleITK peamised esiletõstmised: 

• 2D- ja 3D-piltide tugi
• Täiustatud programmeerimisfunktsioonid, mis pakuvad jõudlust, paindlikkust ja tõhusust
• Piltide segmenteerimine ja pildi registreerimine
• Käsitleb pilte ruumi füüsilise piirkonna punktide kogumina

7. matplotlib

Matplotlib on veel üks suurepärane võimalus pilditöötlusteeki jaoks. See on eriti kasulik pildimoodulina Pythonis piltidega töötamiseks ning sisaldab kahte konkreetset meetodit piltide lugemiseks ja kuvamiseks. Matplotlib on spetsialiseerunud massiivide 2D-diagrammidele kui mitmeplatvormilisele andmete visualiseerimise teegile Numpy massiividel. 

Pilditöötlusteeki kasutatakse tavaliselt 2D-visualiseerimiseks, nagu hajuvusdiagrammid, histogrammid ja tulpdiagrammid, kuid see on osutunud kasulikuks pilditöötluseks, eemaldades pildilt teabe tõhusalt. Oluline on märkida, et Matplotlib ei toeta kõiki failivorminguid. 

Siin on mõned Matplotlibi peamised esiletõstmised: 

• Lihtne ja hõlpsasti kasutatav
• Pakub kvaliteetseid pilte ja graafikuid erinevates formaatides
• Avatud lähtekoodiga
• Igati kohandatav

8. tuim

Kuigi NumPy on avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mida kasutatakse numbrilise analüüsi jaoks, saab seda kasutada ka pilditöötlustoimingute jaoks, nagu piltide kärpimine, pikslitega manipuleerimine, piksliväärtuste maskeerimine ja palju muud. NumPy sisaldab andmestruktuuridena maatriksit ja mitmemõõtmelisi massiive. 

NumPyt saab kasutada ka värvide vähendamise, binariseerimise, viiludega kleepimise, positiivse või negatiivse inversiooni ja paljude muude funktsioonide abistamiseks. Pilte võib pidada ka massiividest koosnevateks, mis võimaldab NumPy-l täita erinevaid pilditöötlusülesandeid. 

Siin on mõned NumPy peamised esiletõstmised: 

• Kompaktne andmesalvestus
• Massiivide kiire töötlemine
• Aitab paljude funktsioonidega
• Andmete ühilduvus teiste raamatukogudega

9. Pgmagick

Meie loendi lõpus on Pgmagick, mis on veel üks populaarseim Pythoni teek GraphicMagicki teegi pilditöötluseks. Pilditöötlustööriistal on muljetavaldav kogum tööriistu ja teeke, mis pakuvad abi pilditöötlusel ja pilditöötlusel. 

Siin on mõned Pgmagicki peamised esiletõstmised:

• Suur tööriistade ja raamatukogude kogu
• Pilditöötlus ja piltide töötlemine
• Toetab paljusid pildivorminguid
• Avatud lähtekoodiga

10. Lihtne CV

Viimane Pythoni pilditöötlusteek meie loendis on SimpleCV, mis on populaarne avatud lähtekoodiga raamistik pilditöötlusega arvutinägemisrakenduste loomiseks. SimpleCV-l on loetav liides kaamerate, vormingu teisendamise, pilditöötluse, funktsioonide eraldamise ja muu jaoks. 

Pilditöötlusteek on populaarne nende seas, kes soovivad hõlpsasti luua arvutinägemise ülesandeid. See võimaldab kasutajatel pääseda juurde suure võimsusega arvutinägemise teekidele, nagu OpenCV, ilma et oleks vaja õppida tundma failivorminguid, bitisügavust, värviruume, puhvrihaldust ja muud. 

Siin on mõned SimpleCV peamised esiletõstmised: 

• Avatud lähtekoodiga
• Loetav liides
• Looge hõlpsalt arvutinägemise ülesandeid
• Juurdepääs suure võimsusega arvutinägemise raamatukogudele