पायथन में 10 सर्वश्रेष्ठ इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी

डेटा आज के डिजिटल युग में व्यवसायों के लिए सबसे मूल्यवान संसाधन है, और इस डेटा का एक बड़ा हिस्सा छवियों से बना है। डेटा वैज्ञानिक इन छवियों को संसाधित कर सकते हैं और किसी व्यवसाय के लिए गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उन्हें मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल में फीड कर सकते हैं। 

इमेज प्रोसेसिंग छवियों पर विशेष ऑपरेशन करने से पहले उन्हें डिजिटल रूपों में बदलने की प्रक्रिया है, जिससे बहुमूल्य जानकारी प्राप्त होती है। 

इमेज प्रोसेसिंग के कुछ मुख्य प्रकार हैं: 

• दृश्य: छवि में दिखाई न देने वाली वस्तुओं का पता लगाया जाता है
• मान्यता: छवि में मौजूद वस्तुओं का पता लगाएं
  
• पैनापन और पुनर्स्थापन: मूल छवियों को निखारा गया है
• पैटर्न मान्यता: छवि में पैटर्न मापा जाता है
• पुनर्प्राप्ति: एक बड़े डेटाबेस में खोजकर ऐसी छवियां ढूंढें जो मूल के समान हों

एक बार जब कोई व्यवसाय छवि प्रसंस्करण का उपयोग करने का निर्णय लेता है, तो कई संभावित अनुप्रयोग होते हैं। उदाहरण के लिए, छवि प्रसंस्करण का उपयोग अक्सर चिकित्सा अनुसंधान में और सटीक उपचार योजनाएं विकसित करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग किसी छवि के भ्रष्ट हिस्सों को पुनर्प्राप्त करने और पुनर्निर्माण करने या चेहरे का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है। 

इस बड़ी मात्रा में डेटा को जल्दी और कुशलता से संसाधित करने के लिए, डेटा वैज्ञानिकों को मशीन लर्निंग और गहन शिक्षण कार्यों के लिए इमेज प्रोसेसिंग टूल पर भरोसा करना चाहिए। पायथन में कई शीर्ष इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी का उपयोग किया जाता है। 

आइए पायथन में 10 सर्वश्रेष्ठ इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरीज़ पर एक नज़र डालें: 

1. OpenCV

हमारी सूची में सबसे ऊपर OpenCV है, जो एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसे 2000 में Intel द्वारा विकसित और जारी किया गया था। OpenCV को अक्सर चेहरे का पता लगाने, ऑब्जेक्ट का पता लगाने, चेहरे की पहचान, छवि विभाजन और बहुत कुछ जैसे कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए तैनात किया जाता है। 

C++ में लिखा गया, OpenCV एक पायथन रैपर के साथ भी आता है और इसका उपयोग NumPy, SciPy और Matplotlib के साथ किया जा सकता है। OpenCV के सबसे अच्छे पहलुओं में से एक यह है कि Github पर इसके कई योगदानकर्ताओं की बदौलत कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी लगातार विकसित हो रही है। 

इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी 2,500 से अधिक अत्याधुनिक और क्लासिक एल्गोरिदम तक पहुंच प्रदान करती है। उपयोगकर्ता OpenCV का उपयोग कई विशिष्ट कार्यों को करने के लिए कर सकते हैं जैसे लाल आँखें हटाना और आँखों की गतिविधियों का अनुसरण करना। 

यहां OpenCV की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• IBM, Google और टोयोटा जैसी प्रमुख कंपनियों द्वारा उपयोग किया जाता है
• एल्गोरिथम दक्षता
• एल्गोरिदम तक व्यापक पहुंच
• एकाधिक इंटरफेस

2. स्किकिट-छवि

बाज़ार में एक और शीर्ष इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी स्किकिट-इमेज है, जिसका उपयोग लगभग हर कंप्यूटर विज़न कार्य के लिए किया जाता है। स्किकिट-इमेज आंशिक रूप से साइथॉन में लिखा गया है, जो एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो पायथन का सुपरसेट है। यह अनूठी संरचना इसे अच्छा प्रदर्शन हासिल करने में मदद करती है। 

स्किकिट-इमेज, जो छवि ऑब्जेक्ट के रूप में NumPy सरणियों का उपयोग करता है, विभाजन, रंग स्थान हेरफेर, ज्यामितीय परिवर्तन, विश्लेषण, आकृति विज्ञान, सुविधा का पता लगाने और बहुत कुछ के लिए कई अलग-अलग एल्गोरिदम प्रदान करता है।

यहां स्किकिट-इमेज के कुछ मुख्य आकर्षण हैं: 

• खुला स्रोत और उपयोग में आसान 
• न्यूनतम कानूनी और लाइसेंसिंग प्रतिबंधों के साथ निःशुल्क
• बहुमुखी 
• उपभोक्ता व्यवहार भविष्यवाणी जैसे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

3. SciPy

मूल रूप से गणितीय और वैज्ञानिक गणनाओं के लिए डिज़ाइन किया गया, SciPy सबमॉड्यूल scipy.ndimage को आयात करके बहु-आयामी छवि प्रसंस्करण करने के लिए एक शीर्ष पुस्तकालय भी है। SciPy एन-डायमेंशनल Numpy सरणियों पर काम करने के लिए फ़ंक्शन प्रदान करता है। 

यदि आप इमेज सेगमेंटेशन, कन्वोल्यूशन, रीडिंग इमेज, फेस डिटेक्शन, फीचर एक्सट्रैक्शन और बहुत कुछ जैसे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला की तलाश में हैं तो यह इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी एक और बढ़िया विकल्प है। 

यहाँ Scipy के कुछ मुख्य आकर्षण हैं: 

• डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और हेरफेर करने के लिए उच्च-स्तरीय आदेश और कक्षाएं
• खुला स्त्रोत
• पायथन के साथ इंटरैक्टिव सत्र
• समानांतर प्रोग्रामिंग के लिए कक्षाएं, वेब और डेटाबेस रूटीन

4. महोतासी

पायथन में एक और शीर्ष छवि प्रसंस्करण लाइब्रेरी महोटास है, जिसे मूल रूप से बायोइमेज सूचना विज्ञान के लिए डिज़ाइन किया गया था। महोतास डेवलपर्स को स्थानीय बाइनरी पैटर्न और हैरालिक जैसी उन्नत सुविधाओं का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है। यह अपने mahotas.features.haralick मॉड्यूल के माध्यम से 2D और 3D छवियों की गणना कर सकता है, और यह उन्नत छवि प्रसंस्करण करने के लिए चित्रों से जानकारी निकालता है। 

महोतास के कई लोकप्रिय कार्य हैं जैसे वाटरशेड, उत्तल बिंदु गणना, रूपात्मक प्रसंस्करण और टेम्पलेट मिलान। कंप्यूटर विज़न क्षमताओं के लिए 100 से अधिक कार्यक्षमताएँ हैं। 

महोता की कुछ मुख्य झलकियाँ इस प्रकार हैं: 

• कंप्यूटर विज़न के लिए 100 से अधिक कार्यक्षमताएँ
• उन्नत सुविधाओं
• 2डी और 3डी छवियों की गणना करता है
• लगातार नई कार्यक्षमताएँ जोड़ना 

5. तकिया/पीआईएल

इमेज प्रोसेसिंग कार्यों के लिए एक अन्य ओपन-सोर्स लाइब्रेरी, पिलो पीआईएल (पायथन इमेजिंग लाइब्रेरी) का एक उन्नत संस्करण है। पिलो के साथ, आप इमेज प्रोसेसिंग में पॉइंट ऑपरेशंस, फ़िल्टरिंग और मैनिपुलेटिंग जैसी कई प्रक्रियाएं कर सकते हैं। 

छवि प्रारूपों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इसके समर्थन के कारण पिलो छवियों को संभालने के लिए शीर्ष पुस्तकालयों में से एक है। इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी का उपयोग करना आसान है, जो इसे छवियों के साथ काम करने वाले डेटा वैज्ञानिकों के लिए सबसे आम टूल में से एक बनाता है। 

यहां पिलो की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• JPEG और PNG जैसे विभिन्न छवि प्रारूपों के लिए समर्थन
• उपयोग करना आसान
• विभिन्न छवि प्रसंस्करण विधियाँ
• कंप्यूटर दृष्टि समस्याओं के लिए प्रशिक्षण डेटा बढ़ाने के लिए उपयोगी

6. सरलआईटीके

SimpleITK इस सूची की अन्य इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरियों की तुलना में थोड़ा अलग तरीके से काम करता है। छवियों को सरणियों के रूप में मानने के बजाय, SimpleITK उन्हें अंतरिक्ष में भौतिक क्षेत्र पर बिंदुओं के एक सेट के रूप में मानता है। दूसरे शब्दों में, यह छवियों द्वारा व्याप्त क्षेत्र को मूल, आकार, रिक्ति और दिशा कोसाइन मैट्रिक्स के रूप में परिभाषित करता है। यह SimpleITK को छवियों को प्रभावी ढंग से संसाधित करने और 2D, 3D और 4D आयामों का समर्थन करने में सक्षम बनाता है। 

SimpleITK का उपयोग अक्सर छवि विभाजन और छवि पंजीकरण के लिए किया जाता है, जो दो या दो से अधिक छवियों को ओवरले करने की प्रक्रिया है। 

यहां SimpleITK की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• 2डी और 3डी छवियों के लिए समर्थन
• उन्नत प्रोग्रामिंग सुविधाएँ जो प्रदर्शन, लचीलापन और दक्षता प्रदान करती हैं
• छवि विभाजन और छवि पंजीकरण
• छवियों को अंतरिक्ष में भौतिक क्षेत्र पर बिंदुओं के समूह के रूप में मानता है

7. matplotlib

इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी के लिए Matplotlib एक और बढ़िया विकल्प है। यह पायथन में छवियों के साथ काम करने के लिए एक छवि मॉड्यूल के रूप में विशेष रूप से उपयोगी है, और इसमें छवियों को पढ़ने और प्रदर्शित करने के लिए दो विशिष्ट तरीके शामिल हैं। Matplotlib Numpy सरणियों पर मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी के रूप में सरणियों के 2D प्लॉट में विशिष्ट है। 

इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी का उपयोग आमतौर पर स्कैटर प्लॉट, हिस्टोग्राम और बार ग्राफ़ जैसे 2डी विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाता है, लेकिन यह किसी छवि से जानकारी को प्रभावी ढंग से खींचकर इमेज प्रोसेसिंग के लिए उपयोगी साबित हुआ है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि Matplotlib सभी फ़ाइल स्वरूपों का समर्थन नहीं करता है। 

यहां मैटप्लोटलिब की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• सरल और उपयोग करने के लिए आसान
• विभिन्न प्रारूपों में उच्च गुणवत्ता वाली छवियां और प्लॉट प्रदान करता है
• खुला स्त्रोत
• उच्च अनुकूलन

8. Numpy

जबकि NumPy एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग संख्यात्मक विश्लेषण के लिए किया जाता है, इसका उपयोग इमेज प्रोसेसिंग कार्यों जैसे इमेज क्रॉपिंग, पिक्सेल में हेरफेर, पिक्सेल मानों की मास्किंग और भी बहुत कुछ के लिए किया जा सकता है। NumPy में डेटा संरचनाओं के रूप में एक मैट्रिक्स और बहु-आयामी सरणियाँ शामिल हैं। 

NumPy का उपयोग रंग में कमी, बाइनराइजेशन, स्लाइस के साथ पेस्ट, सकारात्मक या नकारात्मक उलटा और कई अन्य कार्यात्मकताओं में मदद के लिए भी किया जा सकता है। छवियों को सरणियों से बना भी माना जा सकता है, जो कि NumPy को विभिन्न छवि प्रसंस्करण कार्य करने में सक्षम बनाता है। 

यहां NumPy की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• कॉम्पैक्ट डेटा भंडारण
• सरणियों की उच्च गति प्रसंस्करण
• कई कार्यात्मकताओं में सहायता करता है
• अन्य पुस्तकालयों के साथ डेटा अनुकूलता

9. पगमैजिक

हमारी सूची के अंत में Pgmagick है, जो ग्राफ़िकमैजिक लाइब्रेरी के लिए इमेज प्रोसेसिंग के लिए एक और शीर्ष पायथन लाइब्रेरी है। इमेज प्रोसेसिंग टूल में टूल और लाइब्रेरी का एक प्रभावशाली संग्रह है जो छवि संपादन और छवि हेरफेर में सहायता प्रदान करता है। 

यहां Pgmagick की कुछ मुख्य झलकियां दी गई हैं:

• उपकरणों और पुस्तकालयों का बड़ा संग्रह
• छवि संपादन और छवि हेरफेर
• कई छवि प्रारूपों का समर्थन करता है
• खुला स्त्रोत

10. सिंपलसीवी

हमारी सूची में पायथन में अंतिम इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी SimpleCV है, जो इमेज प्रोसेसिंग के साथ कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन बनाने के लिए एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। SimpleCV में कैमरे, प्रारूप रूपांतरण, छवि हेरफेर, फीचर निष्कर्षण और बहुत कुछ के लिए एक पठनीय इंटरफ़ेस है। 

इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी उन लोगों के बीच लोकप्रिय है जो आसानी से कंप्यूटर विज़न कार्य बनाना चाहते हैं। यह उपयोगकर्ताओं को फ़ाइल स्वरूपों, बिट गहराई, रंग रिक्त स्थान, बफर प्रबंधन और बहुत कुछ के बारे में जानने की आवश्यकता के बिना ओपनसीवी जैसी उच्च-शक्ति वाली कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी तक पहुंच प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। 

यहां SimpleCV की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• खुला स्त्रोत
• पठनीय इंटरफ़ेस
• आसानी से कंप्यूटर विज़न कार्य बनाएं
• उच्च शक्ति वाली कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी तक पहुंच