10 parasta kuvankäsittelykirjastoa Pythonissa

Data on arvokkain resurssi, joka yrityksillä on nykypäivän digitaaliaikana, ja suuri osa tästä tiedosta koostuu kuvista. Datatieteilijät voivat käsitellä näitä kuvia ja syöttää ne koneoppimismalleihin (ML) saadakseen syvällisiä oivalluksia yritykselle. 

Kuvankäsittely on prosessi, jossa kuvat muunnetaan digitaalisiin muotoihin ennen kuin niille suoritetaan erityisiä toimintoja, jotka tuottavat arvokasta tietoa. 

Kuvankäsittelyssä on muutamia päätyyppejä: 

• visualisointi: Objektit, jotka eivät näy kuvassa, havaitaan
• Tunnustaminen: Tunnista kuvassa olevat esineet
  
• Teroitus ja restaurointi: Alkuperäiset kuvat ovat parannettuja
• Hahmontunnistus: Kuvan kuviot on mitattu
• Haku: Etsi kuvia, jotka ovat samankaltaisia ​​kuin alkuperäinen, etsimällä suuresta tietokannasta

Kun yritys päättää hyödyntää kuvankäsittelyä, sovelluksia on monia. Kuvankäsittelyä käytetään usein esimerkiksi lääketieteellisessä tutkimuksessa ja tarkkojen hoitosuunnitelmien laatimisessa. Sitä voidaan käyttää myös kuvan vioittuneiden osien palauttamiseen ja rekonstruoimiseen tai kasvojentunnistuksen suorittamiseen. 

Käsitelläkseen tätä suurta datamäärää nopeasti ja tehokkaasti datatieteilijöiden on käytettävä kuvankäsittelytyökaluja koneoppimisessa ja syväoppimisessa. Pythonissa käytetään monia parhaista kuvankäsittelykirjastoista. 

Katsotaanpa 10 parasta kuvankäsittelykirjastoa Pythonissa: 

1. OpenCV

Listamme kärjessä on OpenCV, joka on avoimen lähdekoodin kirjasto, jonka Intel on kehittänyt ja julkaissut vuonna 2000. OpenCV:tä käytetään usein tietokonenäkötehtäviin, kuten kasvojen havaitsemiseen, kohteen havaitsemiseen, kasvojen tunnistamiseen, kuvien segmentointiin ja paljon muuta. 

C++-kielellä kirjoitetun OpenCV:n mukana tulee myös Python-kääre, ja sitä voidaan käyttää NumPyn, SciPyn ja Matplotlibin rinnalla. Yksi OpenCV:n parhaista puolista on, että tietokonenäkökirjasto kehittyy jatkuvasti Githubissa olevien monien avustajiensa ansiosta. 

Kuvankäsittelykirjasto tarjoaa pääsyn yli 2,500 huippuluokan ja klassiseen algoritmiin. Käyttäjät voivat käyttää OpenCV:tä useiden erityistehtävien suorittamiseen, kuten punasilmäisyyden poistamiseen ja silmien liikkeiden seuraamiseen. 

Tässä on joitain OpenCV:n tärkeimmistä kohokohdista: 

• Sitä käyttävät suuret yritykset, kuten IBM, Google ja Toyota
• Algoritminen tehokkuus
• Laaja pääsy algoritmeihin
• Useita käyttöliittymiä

2. Scikit-Image

Toinen markkinoiden suosituin kuvankäsittelykirjasto on Scikit-Image, jota käytetään lähes jokaiseen tietokonenäkötehtävään. Scikit-Image on osittain kirjoitettu Cythonilla, joka on ohjelmointikieli, joka on Pythonin superjoukko. Tämä ainutlaatuinen rakenne auttaa saavuttamaan hyvän suorituskyvyn. 

Scikit-Image, joka käyttää NumPy-taulukoita kuvaobjekteina, tarjoaa monia erilaisia ​​algoritmeja segmentointiin, väriavaruuden käsittelyyn, geometriseen muunnokseen, analysointiin, morfologiaan, piirteiden havaitsemiseen ja paljon muuta.

Tässä on joitain Scikit-Imagen tärkeimmistä kohokohdista: 

• Avoin lähdekoodi ja helppokäyttöinen 
• Ilmainen vähimmäislain- ja lisenssirajoituksin
• Monipuolinen 
• Tosimaailman sovellukset, kuten kuluttajakäyttäytymisen ennustaminen

3. SciPy

Alun perin matemaattisiin ja tieteellisiin laskelmiin suunniteltu SciPy on myös huippukirjasto moniulotteisen kuvankäsittelyn suorittamiseen tuomalla alimoduuli scipy.ndimage. SciPy tarjoaa toimintoja, jotka toimivat n-ulotteisten Numpy-taulukoiden kanssa. 

Tämä kuvankäsittelykirjasto on toinen loistava vaihtoehto, jos etsit monenlaisia ​​sovelluksia, kuten kuvien segmentointia, konvoluutiota, kuvien lukemista, kasvojen tunnistusta, ominaisuuksien poistamista ja paljon muuta. 

Tässä on joitain Scipyn tärkeimmistä kohokohdista: 

• Korkean tason komennot ja luokat tietojen visualisointiin ja käsittelyyn
• Avoin lähdekoodi
• Interaktiiviset istunnot Pythonilla
• Luokat, web- ja tietokantarutiinit rinnakkaisohjelmointiin

4. Mahotas

Toinen Pythonin huippukuvankäsittelykirjasto on Mahotas, joka on alun perin suunniteltu biokuvainformatiikkaan. Mahotasin avulla kehittäjät voivat hyödyntää edistyneitä ominaisuuksia, kuten paikallisia binäärikuvioita ja haralickia. Se voi laskea 2D- ja 3D-kuvia mahotas.features.haralick-moduulinsa kautta ja poimii tietoja kuvista edistyneen kuvankäsittelyn suorittamiseksi. 

Mahotalla on monia suosittuja toimintoja, kuten Watershed, kuperapistelaskelmat, morfologinen käsittely ja mallien sovitus. Tietokonenäköominaisuuksiin on tarjolla yli 100 toimintoa. 

Tässä on joitain Mahotan tärkeimmistä kohokohdista: 

• Yli 100 toimintoa tietokonenäköön
• Lisäominaisuudet
• Laskee 2D- ja 3D-kuvia
• Jatkuvasti uusia toimintoja 

5. Tyyny/PIL

Toinen avoimen lähdekoodin kirjasto kuvankäsittelytehtäviin, Pillow on PIL:n (Python Imaging Library) edistynyt versio. Pillowilla voit suorittaa monia kuvankäsittelyprosesseja, kuten pistetoimintoja, suodatusta ja käsittelyä. 

Pillow on yksi parhaista kirjastoista kuvien käsittelyyn, koska se tukee monia kuvamuotoja. Kuvankäsittelykirjasto on helppokäyttöinen, joten se on yksi yleisimmistä työkaluista kuvien parissa työskenteleville datatutkijoille. 

Tässä on joitain Pillowin tärkeimmistä kohokohdista: 

• Tuki erilaisille kuvaformaateille, kuten JPEG ja PNG
• Helppo käyttää
• Erilaisia ​​kuvankäsittelymenetelmiä
• Hyödyllinen harjoitustietojen lisäämiseen tietokonenäköongelmissa

6. YksinkertainenITK

SimpleITK toimii hieman eri tavalla kuin muut tämän luettelon kuvankäsittelykirjastot. Sen sijaan, että SimpleITK näkisi kuvia taulukoina, se pitää niitä pistejoukona avaruuden fyysisellä alueella. Toisin sanoen se määrittelee kuvien miehittämän alueen alkuperäksi, kooksi, väliksi ja suunnan kosinimatriisiksi. Tämän ansiosta SimpleITK voi käsitellä kuvia tehokkaasti ja tukea 2D-, 3D- ja 4D-mittoja. 

SimpleITK:tä käytetään usein kuvien segmentointiin ja kuvien rekisteröintiin, mikä tarkoittaa kahden tai useamman kuvan päällekkäisyyttä. 

Tässä on joitain SimpleITK:n tärkeimmistä kohokohdista: 

• Tuki 2D- ja 3D-kuville
• Kehittyneet ohjelmointiominaisuudet, jotka tarjoavat suorituskykyä, joustavuutta ja tehokkuutta
• Kuvien segmentointi ja kuvien rekisteröinti
• Käsittelee kuvia avaruuden fyysisen alueen pisteiden joukkona

7. Matplotlib

Matplotlib on toinen loistava vaihtoehto kuvankäsittelykirjastolle. Se on erityisen hyödyllinen kuvamoduulina kuvien käsittelyyn Pythonissa, ja se sisältää kaksi erityistä menetelmää kuvien lukemiseen ja näyttämiseen. Matplotlib on erikoistunut taulukoiden 2D-kaavioihin usean alustan datan visualisointikirjastona Numpy-taulukoissa. 

Kuvankäsittelykirjastoa käytetään yleensä 2D-visualisoinneissa, kuten sirontakaavioissa, histogrammeissa ja pylväsdiagrammeissa, mutta se on osoittautunut hyödylliseksi kuvankäsittelyssä poistamalla tehokkaasti tietoa kuvasta. On tärkeää huomata, että Matplotlib ei tue kaikkia tiedostomuotoja. 

Tässä on joitain Matplotlibin tärkeimmistä kohokohdista: 

• Yksinkertainen ja helppokäyttöinen
• Tarjoaa korkealaatuisia kuvia ja juonteita eri muodoissa
• Avoin lähdekoodi
• Erittäin muokattavissa

8. nuhjuinen

Vaikka NumPy on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, jota käytetään numeeriseen analyysiin, sitä voidaan käyttää myös kuvankäsittelytehtäviin, kuten kuvan rajaamiseen, pikselien manipulointiin, pikseliarvojen peittämiseen ja muihin. NumPy sisältää tietorakenteina matriisin ja moniulotteisia taulukoita. 

NumPy:tä voidaan käyttää myös apuna värin vähentämisessä, binarisoinnissa, liittämisessä slice-toiminnolla, positiivisessa tai negatiivisessa inversiossa ja monissa muissa toiminnoissa. Kuvien voidaan katsoa koostuvan myös taulukoista, mikä mahdollistaa NumPyn suorittamisen erilaisiin kuvankäsittelytehtäviin. 

Tässä on joitain NumPyn tärkeimmistä kohokohdista: 

• Kompakti tiedon tallennus
• Nopea taulukkojen käsittely
• Auttaa monissa toiminnoissa
• Tietojen yhteensopivuus muiden kirjastojen kanssa

9. Pgmagick

Listamme lopussa on Pgmagick, joka on toinen suosituin Python-kirjasto GraphicMagick-kirjaston kuvankäsittelyyn. Kuvankäsittelytyökalussa on vaikuttava kokoelma työkaluja ja kirjastoja, jotka auttavat kuvankäsittelyssä ja kuvankäsittelyssä. 

Tässä on joitain Pgmagickin tärkeimmistä kohokohdista:

• Suuri kokoelma työkaluja ja kirjastoja
• Kuvankäsittely ja kuvankäsittely
• Tukee monia kuvaformaatteja
• Avoin lähdekoodi

10. Yksinkertainen CV

Viimeinen Python-kuvankäsittelykirjasto luettelossamme on SimpleCV, joka on suosittu avoimen lähdekoodin kehys tietokonenäkösovellusten luomiseen kuvankäsittelyllä. SimpleCV:ssä on luettava käyttöliittymä kameroita, formaattien muuntamista, kuvankäsittelyä, ominaisuuksien purkamista ja paljon muuta varten. 

Kuvankäsittelykirjasto on suosittu niiden keskuudessa, jotka haluavat luoda helposti tietokonenäkötehtäviä. Sen avulla käyttäjät pääsevät käyttämään tehokkaita tietokonenäkökirjastoja, kuten OpenCV:tä, ilman, että heidän tarvitsee oppia tiedostomuodoista, bittisyvyydestä, väriavaruudesta, puskurinhallinnasta ja muusta. 

Tässä on joitain SimpleCV:n tärkeimmistä kohokohdista: 

• Avoin lähdekoodi
• Luettava käyttöliittymä
• Luo helposti tietokonenäkötehtäviä
• Pääsy suuritehoisiin tietokonenäkökirjastoihin