10 ספריות עיבוד התמונות הטובות ביותר ב- Python

נתונים הם המשאב היקר ביותר שיש לעסקים בעידן הדיגיטלי של היום, וחלק גדול מהנתונים הללו מורכב מתמונות. מדעני נתונים יכולים לעבד את התמונות הללו ולהזין אותן במודלים של למידת מכונה (ML) כדי לקבל תובנות מעמיקות עבור העסק. 

עיבוד תמונה הוא תהליך של הפיכת תמונות לצורות דיגיטליות לפני ביצוע פעולות מיוחדות עליהן, מה שמניב מידע רב ערך. 

ישנם כמה סוגים עיקריים של עיבוד תמונה: 

• ויזואליזציה: אובייקטים שאינם נראים בתמונה מזוהים
• הכרה: זיהוי עצמים המצויים בתמונה
  
• חידוד ושיקום: תמונות מקוריות משופרות
• זיהוי תבנית: הדפוסים בתמונה נמדדים
• שְׁלִיפָה: מצא תמונות הדומות למקור על ידי חיפוש במסד נתונים גדול

ברגע שעסק מחליט להשתמש בעיבוד תמונה, ישנם יישומים פוטנציאליים רבים. לדוגמה, עיבוד תמונה משמש לעתים קרובות במחקר רפואי ולפיתוח תוכניות טיפול מדויקות. זה יכול לשמש גם כדי לשחזר ולשחזר חלקים פגומים של תמונה, או כדי לבצע זיהוי פנים. 

על מנת לעבד כמות גדולה זו של נתונים במהירות וביעילות, מדעני נתונים חייבים להסתמך על כלי עיבוד תמונה עבור משימות למידת מכונה ומשימות למידה עמוקה. הרבה מספריות עיבוד התמונה המובילות נמצאות בשימוש ב-Python. 

בואו נסתכל על 10 ספריות עיבוד התמונה הטובות ביותר ב- Python: 

1. OpenCV

בראש הרשימה שלנו היא OpenCV, שהיא ספריית קוד פתוח שפותחה ושוחררה על ידי אינטל בשנת 2000. OpenCV נפרסת לעתים קרובות עבור משימות ראייה ממוחשבת כמו זיהוי פנים, זיהוי אובייקטים, זיהוי פנים, פילוח תמונות ועוד הרבה יותר. 

כתוב ב-C++, OpenCV מגיע גם עם מעטפת Python וניתן להשתמש בו לצד NumPy, SciPy ו-Matplotlib. אחד ההיבטים הטובים ביותר של OpenCV הוא שספריית הראייה הממוחשבת מתפתחת כל הזמן הודות לתורמים הרבים שלה ב- Github. 

ספריית עיבוד התמונה מספקת גישה ליותר מ-2,500 אלגוריתמים חדישים וקלאסיים. משתמשים יכולים להשתמש ב-OpenCV כדי לבצע מספר משימות ספציפיות כמו הסרת עיניים אדומות ומעקב אחר תנועות עיניים. 

להלן כמה מהדגשים העיקריים של OpenCV: 

• בשימוש על ידי חברות גדולות כמו יבמ, גוגל וטויוטה
• יעילות אלגוריתמית
• גישה עצומה לאלגוריתמים
• ממשקים מרובים

2. Scikit-תמונה

ספריית עיבוד תמונה מובילה נוספת בשוק היא Scikit-Image, המשמשת כמעט לכל משימת ראייה ממוחשבת. Scikit-Image כתוב בחלקו ב-Cython, שהיא שפת תכנות שהיא קבוצת-על של Python. מבנה ייחודי זה עוזר לו להשיג ביצועים טובים. 

Scikit-Image, המשתמשת במערכים NumPy כאובייקטי תמונה, מציעה אלגוריתמים רבים ושונים לפילוח, מניפולציה של מרחב צבע, טרנספורמציה גיאומטרית, ניתוח, מורפולוגיה, זיהוי תכונות ועוד הרבה יותר.

להלן כמה מנקודות השיא העיקריות של Scikit-Image: 

• קוד פתוח וקל לשימוש 
• חינם עם הגבלות חוקיות ורישוי מינימליות
• רב צדדי 
• יישומים מהעולם האמיתי כמו חיזוי התנהגות צרכנים

3. SciPy

תוכנן במקור עבור חישובים מתמטיים ומדעיים, SciPy הוא גם ספרייה מובילה לביצוע עיבוד תמונה רב מימדי על ידי ייבוא ​​תת-מודול scipy.ndimage. SciPy מספק פונקציות לפעולה על מערכי Numpy בעלי n-ממד. 

ספריית עיבוד תמונה זו היא עוד אפשרות מצוינת אם אתה מחפש מגוון רחב של יישומים כמו פילוח תמונה, קונבולציה, קריאת תמונות, זיהוי פנים, חילוץ תכונות ועוד. 

הנה כמה מנקודות השיא העיקריות של Scipy: 

• פקודות ומחלקות ברמה גבוהה להצגה ותפעול נתונים
• קוד פתוח
• הפעלות אינטראקטיביות עם Python
• שיעורים, שגרות אינטרנט ומסד נתונים לתכנות מקביל

4. מהוטות

עוד ספריית עיבוד תמונה מובילה ב- Python היא Mahotas, אשר תוכננה במקור עבור אינפורמטיקה ביו-תמונה. Mahotas מאפשר למפתחים לנצל את היתרונות של תכונות מתקדמות כמו תבניות בינאריות מקומיות והראליק. הוא יכול לחשב תמונות דו-ממדיות ותלת-ממדיות באמצעות מודול mahotas.features.haralick שלו, והוא מחלץ מידע מתמונות כדי לבצע עיבוד תמונה מתקדם. 

ל-Mahotas פונקציות פופולריות רבות כגון Watershed, חישובי נקודות קמורות, עיבוד מורפולוגי והתאמת תבניות. יש יותר מ-100 פונקציות ליכולות ראייה ממוחשבת. 

להלן כמה מנקודות השיא העיקריות של Mahotas: 

• מעל 100 פונקציות לראייה ממוחשבת
• מאפיינים מתקדמים
• מחשב תמונות דו-ממדיות ותלת-ממדיות
• מוסיף כל הזמן פונקציות חדשות 

5. כרית/PIL

ספריית קוד פתוח נוספת למשימות עיבוד תמונה, Pillow היא גרסה מתקדמת של PIL (Python Imaging Library). עם Pillow, אתה יכול לבצע תהליכים רבים בעיבוד תמונה כמו פעולות נקודתיות, סינון ומניפולציה. 

Pillow היא אחת הספריות המובילות לטיפול בתמונות הודות לתמיכה שלה במגוון רחב של פורמטים של תמונות. ספריית עיבוד התמונות קלה לשימוש, מה שהופך אותה לאחד הכלים הנפוצים ביותר עבור מדעני נתונים שעובדים עם תמונות. 

הנה כמה מהדגשים העיקריים של כרית: 

• תמיכה בפורמטים שונים של תמונה כמו JPEG ו-PNG
• קל לשימוש
• שיטות עיבוד תמונה שונות
• שימושי להגדלת נתוני אימון לבעיות ראייה ממוחשבת

6. SimpleITK

SimpleITK עובד קצת אחרת מאשר ספריות עיבוד התמונה האחרות ברשימה זו. במקום להתייחס לתמונות כמערכים, SimpleITK מחשיבה אותן כמערכת של נקודות על אזור פיזי בחלל. במילים אחרות, הוא מגדיר את האזור שנכבש על ידי תמונות כמטריצת מוצא, גודל, מרווח וכיוון קוסינוס. זה מאפשר ל-SimpleITK לעבד תמונות ביעילות ולתמוך בממדים דו-ממדיים, תלת-ממדיים ו-2-ממדיים. 

SimpleITK משמש לעתים קרובות לפילוח תמונה ורישום תמונה, שהוא תהליך שכבת-על של שתי תמונות או יותר. 

הנה כמה מהדגשים העיקריים של SimpleITK: 

• תמיכה בתמונות דו-ממדיות ותלת-ממדיות
• תכונות תכנות מתקדמות המספקות ביצועים, גמישות ויעילות
• פילוח תמונה ורישום תמונה
• מחשיב תמונות כמערכת של נקודות על אזור פיזי בחלל

7. מטפלוטליב

Matplotlib היא עוד אפשרות מצוינת עבור ספריית עיבוד תמונה. הוא שימושי במיוחד כמודול תמונה לעבודה עם תמונות ב-Python, והוא כולל שתי שיטות ספציפיות לקריאה והצגת תמונות. Matplotlib מתמחה בערימות דו-ממדיות של מערכים כספריית הדמיית נתונים מרובת פלטפורמות על מערכי Numpy. 

ספריית עיבוד התמונה משמשת בדרך כלל להדמיות דו-ממדיות כמו עלילות פיזור, היסטוגרמות וגרפים עמודות, אך היא הוכחה כמועילה לעיבוד תמונה על ידי שליפת מידע יעיל מתמונה. חשוב לציין ש-Matplotlib לא תומך בכל פורמטי הקבצים. 

להלן כמה מנקודות השיא העיקריות של Matplotlib: 

• פשוט וקל לשימוש
• מספק תמונות ועלילות באיכות גבוהה בפורמטים שונים
• קוד פתוח
• התאמה אישית

8. רדום

בעוד NumPy היא ספריית Python בקוד פתוח המשמשת לניתוח מספרי, היא יכולה לשמש גם למשימות עיבוד תמונה כמו חיתוך תמונה, מניפולציה של פיקסלים, מיסוך של ערכי פיקסלים ועוד. NumPy מכיל מטריצה ​​ומערכים רב מימדיים כמבני נתונים. 

ניתן להשתמש ב-NumPy גם כדי לסייע בהפחתת צבע, בינאריזציה, הדבקה עם פרוסה, היפוך חיובי או שלילי ופונקציות רבות אחרות. אפשר לראות בתמונות גם מורכבות ממערכים, וזה מה שמאפשר ל-NumPy לבצע משימות עיבוד תמונה שונות. 

הנה כמה מהדגשים העיקריים של NumPy: 

• אחסון נתונים קומפקטי
• עיבוד מהיר של מערכים
• עוזר עם פונקציות רבות
• תאימות נתונים עם ספריות אחרות

9. Pgmagick

לקראת סוף הרשימה שלנו נמצאת Pgmagick, שהיא עוד ספריית Python מובילה לעיבוד תמונה עבור ספריית GraphicMagick. לכלי עיבוד התמונה אוסף מרשים של כלים וספריות המספקים סיוע בעריכת תמונות ומניפולציה של תמונות. 

להלן כמה מהדגשים העיקריים של Pgmagick:

• אוסף גדול של כלים וספריות
• עריכת תמונות ומניפולציה של תמונות
• תומך בפורמטים רבים של תמונה
• קוד פתוח

10. SimpleCV

ספריית עיבוד התמונה האחרונה ב-Python ברשימה שלנו היא SimpleCV, שהיא מסגרת קוד פתוח פופולרית ליצירת יישומי ראייה ממוחשבת עם עיבוד תמונה. ל- SimpleCV יש ממשק קריא למצלמות, המרת פורמטים, מניפולציה של תמונה, חילוץ תכונות ועוד. 

ספריית עיבוד התמונה פופולרית בקרב אלו המחפשים ליצור בקלות משימות ראייה ממוחשבת. זה מאפשר למשתמשים לקבל גישה לספריות ראיית מחשב בעלות עוצמה גבוהה כמו OpenCV מבלי צורך ללמוד על פורמטים של קבצים, עומקי סיביות, מרחבי צבע, ניהול מאגר ועוד. 

להלן כמה מהדגשים העיקריים של SimpleCV: 

• קוד פתוח
• ממשק קריא
• צור בקלות משימות ראייה ממוחשבת
• גישה לספריות ראייה ממוחשבת בעוצמה גבוהה