Die 10 besten Bildverarbeitungsbibliotheken in Python

Daten sind die wertvollste Ressource, über die Unternehmen im heutigen digitalen Zeitalter verfügen, und ein großer Teil dieser Daten besteht aus Bildern. Datenwissenschaftler können diese Bilder verarbeiten und sie in Modelle für maschinelles Lernen (ML) einspeisen, um tiefe Erkenntnisse für ein Unternehmen zu gewinnen. 

Bei der Bildverarbeitung werden Bilder in digitale Formen umgewandelt, bevor spezielle Vorgänge an ihnen ausgeführt werden, wodurch wertvolle Informationen gewonnen werden. 

Es gibt einige Hauptarten der Bildverarbeitung: 

• Visualisierung: Im Bild nicht sichtbare Objekte werden erkannt
• Anerkennung: Erkennen Sie im Bild vorhandene Objekte
  
• Schärfen und Restaurieren: Originalbilder werden verbessert
• Mustererkennung: Die Muster im Bild werden gemessen
• Abruf: Finden Sie Bilder, die dem Original ähneln, indem Sie eine große Datenbank durchsuchen

Sobald sich ein Unternehmen für den Einsatz der Bildverarbeitung entscheidet, gibt es viele potenzielle Anwendungsmöglichkeiten. Bildverarbeitung wird beispielsweise häufig in der medizinischen Forschung und zur Entwicklung genauer Behandlungspläne eingesetzt. Es kann auch verwendet werden, um beschädigte Teile eines Bildes wiederherzustellen und zu rekonstruieren oder um eine Gesichtserkennung durchzuführen. 

Um diese große Datenmenge schnell und effizient verarbeiten zu können, müssen Datenwissenschaftler auf Bildverarbeitungstools für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Aufgaben zurückgreifen. Viele der führenden Bildverarbeitungsbibliotheken werden in Python verwendet. 

Werfen wir einen Blick auf die 10 besten Bildverarbeitungsbibliotheken in Python: 

1. OpenCV

Ganz oben auf unserer Liste steht OpenCV, eine Open-Source-Bibliothek, die im Jahr 2000 von Intel entwickelt und veröffentlicht wurde. OpenCV wird häufig für Computer-Vision-Aufgaben wie Gesichtserkennung, Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bildsegmentierung und vieles mehr eingesetzt. 

OpenCV ist in C++ geschrieben, verfügt außerdem über einen Python-Wrapper und kann zusammen mit NumPy, SciPy und Matplotlib verwendet werden. Einer der besten Aspekte von OpenCV ist, dass sich die Computer-Vision-Bibliothek dank ihrer vielen Mitwirkenden auf Github ständig weiterentwickelt. 

Die Bildverarbeitungsbibliothek bietet Zugriff auf über 2,500 moderne und klassische Algorithmen. Benutzer können OpenCV verwenden, um verschiedene spezifische Aufgaben auszuführen, z. B. das Entfernen roter Augen und das Verfolgen von Augenbewegungen. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von OpenCV: 

• Wird von großen Unternehmen wie IBM, Google und Toyota verwendet
• Algorithmische Effizienz
• Umfassender Zugriff auf Algorithmen
• Mehrere Schnittstellen

2. Scikit-Bild

Eine weitere Top-Bildverarbeitungsbibliothek auf dem Markt ist Scikit-Image, die für nahezu jede Computer-Vision-Aufgabe verwendet wird. Scikit-Image ist teilweise in Cython geschrieben, einer Programmiersprache, die eine Obermenge von Python darstellt. Diese einzigartige Struktur trägt dazu bei, eine gute Leistung zu erzielen. 

Scikit-Image, das NumPy-Arrays als Bildobjekte verwendet, bietet viele verschiedene Algorithmen für Segmentierung, Farbraummanipulation, geometrische Transformation, Analyse, Morphologie, Merkmalserkennung und vieles mehr.

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Scikit-Image: 

• Open Source und einfach zu bedienen 
• Kostenlos mit minimalen rechtlichen und lizenzrechtlichen Einschränkungen
• vielseitig 
• Reale Anwendungen wie die Vorhersage des Verbraucherverhaltens

3. SciPy

Ursprünglich für mathematische und wissenschaftliche Berechnungen entwickelt, ist SciPy auch eine erstklassige Bibliothek für die Durchführung mehrdimensionaler Bildverarbeitung durch den Import des Submoduls scipy.ndimage. SciPy bietet Funktionen zum Bearbeiten n-dimensionaler Numpy-Arrays. 

Diese Bildverarbeitungsbibliothek ist eine weitere großartige Option, wenn Sie nach einer breiten Palette von Anwendungen wie Bildsegmentierung, Faltung, Lesen von Bildern, Gesichtserkennung, Merkmalsextraktion und mehr suchen. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Scipy: 

• Hochrangige Befehle und Klassen zum Visualisieren und Bearbeiten von Daten
• Open Source
• Interaktive Sitzungen mit Python
• Klassen, Web- und Datenbankroutinen für die parallele Programmierung

4. Mahotas

Eine weitere erstklassige Bildverarbeitungsbibliothek in Python ist Mahotas, die ursprünglich für die Biobildinformatik entwickelt wurde. Mit Mahotas können Entwickler erweiterte Funktionen wie lokale Binärmuster und Haralick nutzen. Es kann 2D- und 3D-Bilder über sein Modul mahotas.features.haralick berechnen und Informationen aus Bildern extrahieren, um eine erweiterte Bildverarbeitung durchzuführen. 

Mahotas verfügt über viele beliebte Funktionen wie Wassereinzugsgebiet, Berechnung konvexer Punkte, morphologische Verarbeitung und Vorlagenabgleich. Es gibt über 100 Funktionalitäten für Computer-Vision-Funktionen. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Mahotas: 

• Über 100 Funktionalitäten für Computer Vision
• Erweiterte Funktionen
• Berechnet 2D- und 3D-Bilder
• Ständig neue Funktionalitäten hinzufügen 

5. Kissen/PIL

Pillow, eine weitere Open-Source-Bibliothek für Bildverarbeitungsaufgaben, ist eine erweiterte Version von PIL (Python Imaging Library). Mit Pillow können Sie viele Prozesse in der Bildverarbeitung wie Punktoperationen, Filterung und Manipulation durchführen. 

Pillow ist dank seiner Unterstützung für eine Vielzahl von Bildformaten eine der besten Bibliotheken für den Umgang mit Bildern. Die Bildverarbeitungsbibliothek ist einfach zu verwenden und damit eines der am häufigsten verwendeten Tools für Datenwissenschaftler, die mit Bildern arbeiten. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Pillow: 

• Unterstützung für verschiedene Bildformate wie JPEG und PNG
• Einfach zu bedienen:
• Verschiedene Bildverarbeitungsmethoden
• Nützlich zur Erweiterung von Trainingsdaten für Computer-Vision-Probleme

6. EinfachITK

SimpleITK funktioniert etwas anders als die anderen Bildverarbeitungsbibliotheken auf dieser Liste. Anstatt Bilder als Arrays zu betrachten, betrachtet SimpleITK sie als eine Reihe von Punkten in einer physischen Region im Raum. Mit anderen Worten: Es definiert den von Bildern eingenommenen Bereich als Ursprung, Größe, Abstand und Richtungskosinusmatrix. Dadurch kann SimpleITK Bilder effektiv verarbeiten und 2D-, 3D- und 4D-Dimensionen unterstützen. 

SimpleITK wird häufig zur Bildsegmentierung und Bildregistrierung verwendet, wobei es sich um den Prozess der Überlagerung von zwei oder mehr Bildern handelt. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von SimpleITK: 

• Unterstützung für 2D- und 3D-Bilder
• Erweiterte Programmierfunktionen, die Leistung, Flexibilität und Effizienz bieten
• Bildsegmentierung und Bildregistrierung
• Betrachtet Bilder als eine Menge von Punkten in einem physischen Bereich im Raum

7. Matplotlib

Matplotlib ist eine weitere großartige Option für eine Bildverarbeitungsbibliothek. Es ist besonders nützlich als Bildmodul für die Arbeit mit Bildern in Python und enthält zwei spezifische Methoden zum Lesen und Anzeigen von Bildern. Matplotlib ist auf 2D-Plots von Arrays als plattformübergreifende Datenvisualisierungsbibliothek für Numpy-Arrays spezialisiert. 

Die Bildverarbeitungsbibliothek wird normalerweise für 2D-Visualisierungen wie Streudiagramme, Histogramme und Balkendiagramme verwendet, hat sich jedoch für die Bildverarbeitung als nützlich erwiesen, indem sie effektiv Informationen aus einem Bild extrahiert. Es ist wichtig zu beachten, dass Matplotlib nicht alle Dateiformate unterstützt. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Matplotlib: 

• Einfach und leicht zu bedienen
• Bietet hochwertige Bilder und Diagramme in verschiedenen Formaten
• Open Source
• Sehr anpassbar

8. NumPy

Während NumPy eine Open-Source-Python-Bibliothek ist, die für numerische Analysen verwendet wird, kann sie auch für Bildverarbeitungsaufgaben wie das Zuschneiden von Bildern, das Bearbeiten von Pixeln, das Maskieren von Pixelwerten und mehr verwendet werden. NumPy enthält eine Matrix und mehrdimensionale Arrays als Datenstrukturen. 

NumPy kann auch zur Farbreduzierung, Binarisierung, Einfügen mit Slice, positiver oder negativer Invertierung und vielen anderen Funktionen verwendet werden. Bilder können auch als aus Arrays zusammengesetzt betrachtet werden, wodurch NumPy verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben ausführen kann. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von NumPy: 

• Kompakter Datenspeicher
• Hochgeschwindigkeitsverarbeitung von Arrays
• Hilft bei vielen Funktionen
• Datenkompatibilität mit anderen Bibliotheken

9. Pgmagick

Am Ende unserer Liste steht Pgmagick, eine weitere Top-Python-Bibliothek für die Bildverarbeitung für die GraphicMagick-Bibliothek. Das Bildbearbeitungstool verfügt über eine beeindruckende Sammlung an Werkzeugen und Bibliotheken, die bei der Bildbearbeitung und Bildmanipulation unterstützend zur Seite stehen. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von Pgmagick:

• Große Sammlung von Werkzeugen und Bibliotheken
• Bildbearbeitung und Bildmanipulation
• Unterstützt viele Bildformate
• Open Source

10 SimpleCV

Die letzte Bildverarbeitungsbibliothek in Python auf unserer Liste ist SimpleCV, ein beliebtes Open-Source-Framework zum Erstellen von Computer-Vision-Anwendungen mit Bildverarbeitung. SimpleCV verfügt über eine lesbare Schnittstelle für Kameras, Formatkonvertierung, Bildbearbeitung, Merkmalsextraktion und mehr. 

Die Bildverarbeitungsbibliothek ist bei denjenigen beliebt, die auf einfache Weise Computer-Vision-Aufgaben erstellen möchten. Es ermöglicht Benutzern den Zugriff auf leistungsstarke Computer-Vision-Bibliotheken wie OpenCV, ohne sich mit Dateiformaten, Bittiefen, Farbräumen, Pufferverwaltung und mehr vertraut machen zu müssen. 

Hier sind einige der wichtigsten Highlights von SimpleCV: 

• Open Source
• Lesbare Schnittstelle
• Erstellen Sie ganz einfach Computer-Vision-Aufgaben
• Zugriff auf leistungsstarke Computer-Vision-Bibliotheken