10 καλύτερες βιβλιοθήκες επεξεργασίας εικόνας στην Python

Τα δεδομένα είναι ο πολυτιμότερος πόρος που διαθέτουν οι επιχειρήσεις στη σημερινή ψηφιακή εποχή και ένα μεγάλο μέρος αυτών των δεδομένων αποτελείται από εικόνες. Οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να επεξεργαστούν αυτές τις εικόνες και να τις τροφοδοτήσουν σε μοντέλα μηχανικής μάθησης (ML) για να αποκτήσουν βαθιές γνώσεις για μια επιχείρηση. 

Η επεξεργασία εικόνας είναι η διαδικασία μετατροπής των εικόνων σε ψηφιακές μορφές πριν από την πραγματοποίηση ειδικών λειτουργιών σε αυτές, η οποία αποδίδει πολύτιμες πληροφορίες. 

Υπάρχουν μερικοί κύριοι τύποι επεξεργασίας εικόνας: 

• Οραματισμός: Εντοπίζονται αντικείμενα που δεν είναι ορατά στην εικόνα
• Αναγνώριση: Ανίχνευση αντικειμένων που υπάρχουν στην εικόνα
  
• Άκονισμα και αποκατάσταση: Οι αρχικές εικόνες βελτιώνονται
• Αναγνώριση μοτίβου: Τα μοτίβα στην εικόνα είναι μετρημένα
• Ανάκτηση: Βρείτε εικόνες που είναι παρόμοιες με τις πρωτότυπες αναζητώντας μια μεγάλη βάση δεδομένων

Μόλις μια επιχείρηση αποφασίσει να χρησιμοποιήσει την επεξεργασία εικόνας, υπάρχουν πολλές πιθανές εφαρμογές. Για παράδειγμα, η επεξεργασία εικόνας χρησιμοποιείται συχνά στην ιατρική έρευνα και για την ανάπτυξη ακριβών σχεδίων θεραπείας. Μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την ανάκτηση και την ανακατασκευή κατεστραμμένων τμημάτων μιας εικόνας ή για τη διεξαγωγή ανίχνευσης προσώπου. 

Προκειμένου να επεξεργαστούν αυτόν τον μεγάλο όγκο δεδομένων γρήγορα και αποτελεσματικά, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να βασίζονται σε εργαλεία επεξεργασίας εικόνας για εργασίες μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Πολλές από τις κορυφαίες βιβλιοθήκες επεξεργασίας εικόνας χρησιμοποιούνται στην Python. 

Ας ρίξουμε μια ματιά στις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες επεξεργασίας εικόνας στην Python: 

1. OpenCV

Στην κορυφή της λίστας μας βρίσκεται η OpenCV, η οποία είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε και κυκλοφόρησε από την Intel το 2000. Το OpenCV χρησιμοποιείται συχνά για εργασίες όρασης υπολογιστή όπως ανίχνευση προσώπου, ανίχνευση αντικειμένων, αναγνώριση προσώπου, τμηματοποίηση εικόνας και πολλά άλλα. 

Γραπτό σε C++, το OpenCV έρχεται επίσης με περιτύλιγμα Python και μπορεί να χρησιμοποιηθεί μαζί με τα NumPy, SciPy και Matplotlib. Μία από τις καλύτερες πτυχές του OpenCV είναι ότι η βιβλιοθήκη όρασης υπολογιστή εξελίσσεται συνεχώς χάρη στους πολλούς συντελεστές της στο Github. 

Η βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας παρέχει πρόσβαση σε πάνω από 2,500 υπερσύγχρονους και κλασικούς αλγόριθμους. Οι χρήστες μπορούν να χρησιμοποιήσουν το OpenCV για να εκτελέσουν πολλές συγκεκριμένες εργασίες, όπως αφαίρεση κόκκινων ματιών και παρακολούθηση κινήσεων των ματιών. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του OpenCV: 

• Χρησιμοποιείται από μεγάλες εταιρείες όπως η IBM, η Google και η Toyota
• Αλγοριθμική απόδοση
• Μεγάλη πρόσβαση σε αλγόριθμους
• Πολλαπλές διεπαφές

2. Scikit-Εικόνα

Μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας στην αγορά είναι η Scikit-Image, η οποία χρησιμοποιείται για σχεδόν κάθε εργασία όρασης υπολογιστή. Το Scikit-Image είναι εν μέρει γραμμένο σε Cython, η οποία είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που είναι υπερσύνολο της Python. Αυτή η μοναδική δομή το βοηθά να επιτύχει καλή απόδοση. 

Το Scikit-Image, το οποίο χρησιμοποιεί πίνακες NumPy ως αντικείμενα εικόνας, προσφέρει πολλούς διαφορετικούς αλγόριθμους για τμηματοποίηση, χειρισμό χρωματικού χώρου, γεωμετρικό μετασχηματισμό, ανάλυση, μορφολογία, ανίχνευση χαρακτηριστικών και πολλά άλλα.

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του Scikit-Image: 

• Ανοιχτό κώδικα και εύκολο στη χρήση 
• Δωρεάν με ελάχιστους νομικούς και περιορισμούς αδειοδότησης
• Ευέλικτο 
• Εφαρμογές πραγματικού κόσμου όπως η πρόβλεψη συμπεριφοράς καταναλωτή

3. SciPy

Αρχικά σχεδιασμένο για μαθηματικούς και επιστημονικούς υπολογισμούς, η SciPy είναι επίσης μια κορυφαία βιβλιοθήκη για την εκτέλεση πολυδιάστατης επεξεργασίας εικόνας με την εισαγωγή της υπομονάδας scipy.ndimage. Το SciPy παρέχει λειτουργίες για λειτουργία σε πίνακες Numpy n-διαστάσεων. 

Αυτή η βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας είναι μια άλλη εξαιρετική επιλογή εάν ψάχνετε για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών όπως τμηματοποίηση εικόνων, συνέλιξη, ανάγνωση εικόνων, ανίχνευση προσώπου, εξαγωγή χαρακτηριστικών και πολλά άλλα. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του Scipy: 

• Εντολές και κλάσεις υψηλού επιπέδου για οπτικοποίηση και χειρισμό δεδομένων
• Ανοιχτή πηγή
• Διαδραστικές συνεδρίες με Python
• Μαθήματα, web και βάσεις δεδομένων ρουτίνες για παράλληλο προγραμματισμό

4. Μαχώτας

Μια ακόμη κορυφαία βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας στην Python είναι η Mahotas, η οποία σχεδιάστηκε αρχικά για πληροφορική βιοεικόνων. Το Mahota επιτρέπει στους προγραμματιστές να επωφεληθούν από προηγμένες λειτουργίες όπως τοπικά δυαδικά μοτίβα και haralick. Μπορεί να υπολογίσει εικόνες 2D και 3D μέσω της μονάδας mahotas.features.haralick και εξάγει πληροφορίες από εικόνες για να εκτελέσει προηγμένη επεξεργασία εικόνας. 

Το Mahota έχει πολλές δημοφιλείς λειτουργίες όπως Watershed, υπολογισμούς κυρτών σημείων, μορφολογική επεξεργασία και αντιστοίχιση προτύπων. Υπάρχουν περισσότερες από 100 λειτουργίες για δυνατότητες όρασης υπολογιστή. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του Mahota: 

• Πάνω από 100 λειτουργίες για την όραση υπολογιστή
• Προηγμένες λειτουργίες
• Υπολογίζει εικόνες 2D και 3D
• Συνεχής προσθήκη νέων λειτουργιών 

5. Μαξιλάρι/ΠΙΛ

Μια άλλη βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα για εργασίες επεξεργασίας εικόνας, το Pillow είναι μια προηγμένη έκδοση του PIL (Python Imaging Library). Με το Pillow, μπορείτε να εκτελέσετε πολλές διεργασίες στην επεξεργασία εικόνας, όπως λειτουργίες σημείου, φιλτράρισμα και χειρισμό. 

Το Pillow είναι μία από τις κορυφαίες βιβλιοθήκες για το χειρισμό εικόνων χάρη στην υποστήριξή του για ένα ευρύ φάσμα μορφών εικόνας. Η βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας είναι εύκολη στη χρήση, καθιστώντας την ένα από τα πιο κοινά εργαλεία για τους επιστήμονες δεδομένων που εργάζονται με εικόνες. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του Pillow: 

• Υποστήριξη για διάφορες μορφές εικόνας όπως JPEG και PNG
• Εύχρηστος
• Διάφορες μέθοδοι επεξεργασίας εικόνας
• Χρήσιμο για την αύξηση των δεδομένων εκπαίδευσης για προβλήματα όρασης υπολογιστή

6. Απλός

Το SimpleITK λειτουργεί λίγο διαφορετικά από τις άλλες βιβλιοθήκες επεξεργασίας εικόνας σε αυτήν τη λίστα. Αντί να θεωρεί τις εικόνες ως πίνακες, το SimpleITK τις θεωρεί ως ένα σύνολο σημείων σε μια φυσική περιοχή στο χώρο. Με άλλα λόγια, ορίζει την περιοχή που καταλαμβάνουν οι εικόνες ως συνημιτονικό πίνακα προέλευσης, μεγέθους, απόστασης και κατεύθυνσης. Αυτό επιτρέπει στο SimpleITK να επεξεργάζεται αποτελεσματικά τις εικόνες και να υποστηρίζει διαστάσεις 2D, 3D και 4D. 

Το SimpleITK χρησιμοποιείται συχνά για τμηματοποίηση εικόνων και καταχώρηση εικόνας, η οποία είναι η διαδικασία επικάλυψης δύο ή περισσότερων εικόνων. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του SimpleITK: 

• Υποστήριξη για εικόνες 2D και 3D
• Προηγμένες δυνατότητες προγραμματισμού που προσφέρουν απόδοση, ευελιξία και αποδοτικότητα
• Τμηματοποίηση εικόνας και εγγραφή εικόνας
• Θεωρεί τις εικόνες ως σύνολο σημείων στη φυσική περιοχή στο διάστημα

7. matplotlib

Το Matplotlib είναι μια άλλη εξαιρετική επιλογή για μια βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο ως μονάδα εικόνας για εργασία με εικόνες στην Python και περιλαμβάνει δύο συγκεκριμένες μεθόδους για την ανάγνωση και την εμφάνιση εικόνων. Το Matplotlib εξειδικεύεται σε δισδιάστατες γραφικές παραστάσεις πινάκων ως βιβλιοθήκη οπτικοποίησης δεδομένων πολλαπλών πλατφορμών σε πίνακες Numpy. 

Η βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας χρησιμοποιείται συνήθως για δισδιάστατες απεικονίσεις όπως διαγράμματα διασποράς, ιστογράμματα και γραφήματα ράβδων, αλλά έχει αποδειχθεί χρήσιμη για την επεξεργασία εικόνας αντλώντας αποτελεσματικά πληροφορίες από μια εικόνα. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το Matplotlib δεν υποστηρίζει όλες τις μορφές αρχείων. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του Matplotlib: 

• Απλό και εύκολο στη χρήση
• Παρέχει εικόνες και πλοκές υψηλής ποιότητας σε διάφορες μορφές
• Ανοιχτή πηγή
• Εξαιρετικά προσαρμόσιμη

8. μουδιασμένος

Ενώ η NumPy είναι μια βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για αριθμητική ανάλυση, μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για εργασίες επεξεργασίας εικόνας όπως περικοπή εικόνας, χειρισμός εικονοστοιχείων, κάλυψη τιμών εικονοστοιχείων και πολλά άλλα. Το NumPy περιέχει μια μήτρα και πολυδιάστατους πίνακες ως δομές δεδομένων. 

Το NumPy μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τη μείωση του χρώματος, τη δυαδοποίηση, την επικόλληση με φέτα, τη θετική ή αρνητική αναστροφή και πολλές άλλες λειτουργίες. Οι εικόνες μπορούν επίσης να θεωρηθούν ότι αποτελούνται από πίνακες, κάτι που επιτρέπει στο NumPy να εκτελεί διαφορετικές εργασίες επεξεργασίας εικόνας. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του NumPy: 

• Συμπαγής αποθήκευση δεδομένων
• Υψηλής ταχύτητας επεξεργασία συστοιχιών
• Βοηθά με πολλές λειτουργίες
• Συμβατότητα δεδομένων με άλλες βιβλιοθήκες

9. Pgmagick

Κοντά στο τέλος της λίστας μας βρίσκεται το Pgmagick, το οποίο είναι μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη Python για επεξεργασία εικόνας για τη βιβλιοθήκη GraphicMagick. Το εργαλείο επεξεργασίας εικόνας διαθέτει μια εντυπωσιακή συλλογή εργαλείων και βιβλιοθηκών που παρέχουν βοήθεια στην επεξεργασία εικόνων και το χειρισμό εικόνας. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του Pgmagick:

• Μεγάλη συλλογή εργαλείων και βιβλιοθηκών
• Επεξεργασία εικόνας και χειρισμός εικόνας
• Υποστηρίζει πολλές μορφές εικόνας
• Ανοιχτή πηγή

10. Απλό βιογραφικό

Η τελευταία βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας στην Python στη λίστα μας είναι η SimpleCV, η οποία είναι ένα δημοφιλές πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για τη δημιουργία εφαρμογών όρασης υπολογιστή με επεξεργασία εικόνας. Το SimpleCV διαθέτει αναγνώσιμη διεπαφή για κάμερες, μετατροπή φορμά, χειρισμό εικόνας, εξαγωγή χαρακτηριστικών και πολλά άλλα. 

Η βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας είναι δημοφιλής σε όσους θέλουν να δημιουργήσουν εύκολα εργασίες όρασης υπολογιστή. Επιτρέπει στους χρήστες να έχουν πρόσβαση σε βιβλιοθήκες υπολογιστικής όρασης υψηλής ισχύος, όπως το OpenCV, χωρίς να χρειάζεται να μάθουν για μορφές αρχείων, βάθη bit, χρωματικούς χώρους, διαχείριση buffer και πολλά άλλα. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια σημεία του SimpleCV: 

• Ανοιχτή πηγή
• Ευανάγνωστη διεπαφή
• Δημιουργήστε εύκολα εργασίες όρασης υπολογιστή
• Πρόσβαση σε βιβλιοθήκες υπολογιστικής όρασης υψηλής ισχύος