10 bestu myndvinnslusöfnin í Python

Gögn eru verðmætasta auðlindin sem fyrirtæki hafa á stafrænu tímum nútímans og stór hluti þessara gagna samanstendur af myndum. Gagnafræðingar geta unnið úr þessum myndum og gefið þeim inn í vélanám (ML) líkan til að fá djúpa innsýn fyrir fyrirtæki. 

Myndvinnsla er ferlið við að breyta myndum í stafræn form áður en farið er í sérstakar aðgerðir á þeim, sem skilar verðmætum upplýsingum. 

Það eru nokkrar helstu gerðir myndvinnslu: 

• Sjón: Hlutir sem ekki sjást á myndinni finnast
• Viðurkenning: Finndu hluti sem eru á myndinni
  
• Skerpa og endurreisn: Upprunalegar myndir eru endurbættar
• Mynsturþekking: Mystrin á myndinni eru mæld
• Sækja: Finndu myndir sem eru svipaðar upprunalegu með því að leita í stórum gagnagrunni

Þegar fyrirtæki ákveður að nota myndvinnslu eru mörg möguleg forrit. Til dæmis er myndvinnsla oft notuð í læknisfræðilegum rannsóknum og til að þróa nákvæmar meðferðaráætlanir. Það er einnig hægt að nota til að endurheimta og endurgera skemmda hluta myndar eða til að framkvæma andlitsgreiningu. 

Til að vinna úr þessu mikla magni gagna á fljótlegan og skilvirkan hátt verða gagnafræðingar að treysta á myndvinnslutæki fyrir vélanám og djúpnámsverkefni. Mörg af efstu myndvinnslusöfnunum eru notuð í Python. 

Við skulum skoða 10 bestu myndvinnslusöfnin í Python: 

1. OpenCV

Efst á listanum okkar er OpenCV, sem er opið bókasafn sem var þróað og gefið út af Intel árið 2000. OpenCV er oft notað fyrir tölvusjónverkefni eins og andlitsgreiningu, hlutgreiningu, andlitsgreiningu, myndskiptingu og margt fleira. 

Skrifað í C++, OpenCV kemur einnig með Python umbúðir og er hægt að nota það ásamt NumPy, SciPy og Matplotlib. Einn af bestu hliðum OpenCV er að tölvusjónasafnið er í stöðugri þróun þökk sé mörgum þátttakendum þess á Github. 

Myndvinnslusafnið veitir aðgang að yfir 2,500 nýjustu og klassískum reikniritum. Notendur geta notað OpenCV til að framkvæma nokkur sérstök verkefni eins og að fjarlægja rauð augu og fylgjast með augnhreyfingum. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum OpenCV: 

• Notað af helstu fyrirtækjum eins og IBM, Google og Toyota
• Algóritmísk skilvirkni
• Mikill aðgangur að reikniritum
• Mörg viðmót

2. Scikit-mynd

Annað topp myndvinnslusafn á markaðnum er Scikit-Image, sem er notað fyrir næstum öll tölvusjónverkefni. Scikit-Image er að hluta til skrifað í Cython, sem er forritunarmál sem er ofursett af Python. Þessi einstaka uppbygging hjálpar því að ná góðum árangri. 

Scikit-Image, sem notar NumPy fylki sem myndhluti, býður upp á mörg mismunandi reiknirit fyrir skiptingu, litarýmismeðferð, rúmfræðilega umbreytingu, greiningu, formgerð, eiginleikagreiningu og margt fleira.

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum Scikit-Image: 

• Opinn uppspretta og auðvelt í notkun 
• Ókeypis með lágmarks laga- og leyfistakmörkunum
• Fjölhæfur 
• Raunveruleg forrit eins og spá um neytendahegðun

3. SciPy

Upphaflega hannað fyrir stærðfræðilega og vísindalega útreikninga, SciPy er einnig toppsafn til að framkvæma fjölvíddar myndvinnslu með því að flytja inn undireininguna scipy.ndimage. SciPy býður upp á aðgerðir til að starfa á n-víddar Numpy fylki. 

Þetta myndvinnslusafn er annar frábær kostur ef þú ert að leita að fjölbreyttu úrvali af forritum eins og myndskiptingu, snúningi, lestri mynda, andlitsgreiningu, útdráttur eiginleika og fleira. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum Scipy: 

• Skipanir og flokkar á háu stigi til að sjá og vinna með gögn
• opinn uppspretta
• Gagnvirkir fundir með Python
• Námskeið, vef- og gagnagrunnsrútínur fyrir samhliða forritun

4. Mahotas

Enn eitt efsta myndvinnslusafnið í Python er Mahotas, sem var upphaflega hannað fyrir lífmyndaupplýsingafræði. Mahotas gerir forriturum kleift að nýta sér háþróaða eiginleika eins og staðbundið tvöfalt mynstur og haralick. Það getur reiknað út 2D og 3D myndir í gegnum mahotas.features.haralick eininguna og dregur upplýsingar úr myndum til að framkvæma háþróaða myndvinnslu. 

Mahotas hefur margar vinsælar aðgerðir eins og vatnaskil, kúpta punktaútreikninga, formfræðilega vinnslu og samsvörun sniðmáta. Það eru yfir 100 virkni fyrir tölvusjón getu. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum Mahotas: 

• Yfir 100 virkni fyrir tölvusjón
• Ítarlegri aðgerðir
• Reiknar út 2D og 3D myndir
• Bætir stöðugt við nýjum eiginleikum 

5. Koddi/PIL

Annað opið bókasafn fyrir myndvinnsluverkefni, Pillow er háþróuð útgáfa af PIL (Python Imaging Library). Með Pillow geturðu framkvæmt mörg ferli í myndvinnslu eins og punktaðgerðir, síun og meðhöndlun. 

Pillow er eitt af bestu bókasöfnunum til að meðhöndla myndir þökk sé stuðningi við fjölbreytt úrval myndsniða. Myndvinnslusafnið er auðvelt í notkun, sem gerir það að einu algengasta tækinu fyrir gagnafræðinga sem vinna með myndir. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum Pillow: 

• Stuðningur við ýmis myndsnið eins og JPEG og PNG
• Auðvelt að nota
• Ýmsar myndvinnsluaðferðir
• Gagnlegt til að auka þjálfunargögn fyrir vandamál með tölvusjón

6. SimpleITK

SimpleITK virkar aðeins öðruvísi en önnur myndvinnslusöfn á þessum lista. Í stað þess að líta á myndir sem fylki, lítur SimpleITK á þær sem mengi punkta á líkamlegu svæði í geimnum. Með öðrum orðum, það skilgreinir svæðið sem myndir eru uppteknar sem uppruna, stærð, bil og stefnu kósínus fylki. Þetta gerir SimpleITK kleift að vinna myndir á áhrifaríkan hátt og styðja við 2D, 3D og 4D víddir. 

SimpleITK er oft notað fyrir myndskiptingu og myndskráningu, sem er ferlið við að leggja tvær eða fleiri myndir yfir. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum SimpleITK: 

• Stuðningur við 2D og 3D myndir
• Háþróaðir forritunareiginleikar sem skila afköstum, sveigjanleika og skilvirkni
• Myndaskiptingu og myndskráning
• Lítur á myndir sem mengi punkta á líkamlegu svæði í geimnum

7. matplotlib

Matplotlib er annar frábær valkostur fyrir myndvinnslusafn. Það er sérstaklega gagnlegt sem myndaeining til að vinna með myndir í Python og inniheldur tvær sérstakar aðferðir til að lesa og birta myndir. Matplotlib sérhæfir sig í 2D lóðum fylkja sem marghliða gagnasýnasafn á Numpy fylki. 

Myndvinnslusafnið er venjulega notað fyrir tvívíddarmyndir eins og dreifimyndir, súlurit og súlurit, en það hefur reynst gagnlegt fyrir myndvinnslu með því að draga upplýsingar út úr mynd á áhrifaríkan hátt. Það er mikilvægt að hafa í huga að Matplotlib styður ekki öll skráarsnið. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum Matplotlib: 

• Einfalt og auðvelt í notkun
• Veitir hágæða myndir og söguþræði á ýmsum sniðum
• opinn uppspretta
• Mjög sérhannaðar

8. Numpy

Þó NumPy sé opinn uppspretta Python bókasafn sem notað er til tölulegrar greiningar, þá er einnig hægt að nota það fyrir myndvinnsluverkefni eins og klippingu mynda, meðhöndla pixla, gríma pixlagildi og fleira. NumPy inniheldur fylki og fjölvíddar fylki sem gagnaskipulag. 

NumPy er einnig hægt að nota til að hjálpa við litaskerðingu, tvískiptingu, líma með sneið, jákvæða eða neikvæða snúning og marga aðra eiginleika. Einnig er hægt að líta á myndir sem gerðar úr fylkjum, sem er það sem gerir NumPy kleift að framkvæma mismunandi myndvinnsluverkefni. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum NumPy: 

• Samningur gagnageymsla
• Háhraðavinnsla fylkja
• Hjálpar til við marga eiginleika
• Gagnasamhæfi við önnur bókasöfn

9. Pgmagick

Nálgast lok listans okkar er Pgmagick, sem er annað topp Python bókasafn fyrir myndvinnslu fyrir GraphicMagick bókasafnið. Myndvinnslutólið hefur glæsilegt safn af verkfærum og bókasöfnum sem veita aðstoð við myndvinnslu og myndvinnslu. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum Pgmagick:

• Stórt safn af verkfærum og bókasöfnum
• Myndvinnsla og myndvinnsla
• Styður mörg myndsnið
• opinn uppspretta

10. SimpleCV

Síðasta myndvinnslusafnið í Python á listanum okkar er SimpleCV, sem er vinsælt opinn rammi til að búa til tölvusjónarforrit með myndvinnslu. SimpleCV er með læsilegt viðmót fyrir myndavélar, sniðbreytingar, myndvinnslu, útdrátt eiginleika og fleira. 

Myndvinnslusafnið er vinsælt meðal þeirra sem leitast við að búa til tölvusjónverkefni auðveldlega. Það gerir notendum kleift að fá aðgang að öflugum tölvusjónasöfnum eins og OpenCV án þess að þurfa að læra um skráarsnið, bitadýpt, litarými, biðminni og fleira. 

Hér eru nokkrir af helstu hápunktum SimpleCV: 

• opinn uppspretta
• Lesanlegt viðmót
• Búðu til tölvusjónarverkefni auðveldlega
• Aðgangur að öflugum tölvusjónasöfnum