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Python의 10가지 최고의 이미지 처리 라이브러리

업데이트 on 2024 년 1 월 16 일

데이터는 오늘날 디지털 시대에 기업이 보유하고 있는 가장 귀중한 자원이며, 이 데이터의 상당 부분은 이미지로 구성되어 있습니다. 데이터 과학자는 이러한 이미지를 처리하고 이를 기계 학습(ML) 모델에 제공하여 비즈니스에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이미지 처리는 이미지에 대한 특수 작업을 수행하기 전에 이미지를 디지털 형식으로 변환하는 프로세스로, 귀중한 정보를 생성합니다.

이미지 처리에는 몇 가지 주요 유형이 있습니다.

심상: 이미지에 보이지 않는 물체가 감지됨
인식 : 이미지에 존재하는 객체 감지
샤프닝 및 복원: 원본 이미지가 향상됨
패턴 인식: 이미지의 패턴이 측정됩니다.
검색: 대용량 데이터베이스를 검색하여 원본과 유사한 이미지 찾기

비즈니스에서 이미지 처리를 활용하기로 결정하면 많은 잠재적 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어 이미지 처리는 의학 연구 및 정확한 치료 계획 개발에 자주 사용됩니다. 또한 이미지의 손상된 부분을 복구 및 재구성하거나 얼굴 감지를 수행하는 데 사용할 수도 있습니다.

이 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 데이터 과학자는 머신 러닝 및 딥 러닝 작업을 위한 이미지 처리 도구에 의존해야 합니다. 많은 상위 이미지 처리 라이브러리가 Python에서 사용됩니다.

Python에서 최고의 이미지 처리 라이브러리 10개를 살펴보겠습니다.

1. OpenCV

우리 목록의 2000위는 Intel이 XNUMX년에 개발 및 출시한 오픈 소스 라이브러리인 OpenCV입니다. OpenCV는 얼굴 감지, 객체 감지, 얼굴 인식, 이미지 분할 등과 같은 컴퓨터 비전 작업을 위해 배포되는 경우가 많습니다.

C++로 작성된 OpenCV는 Python 래퍼와 함께 제공되며 NumPy, SciPy 및 Matplotlib와 함께 사용할 수 있습니다. OpenCV의 가장 좋은 점 중 하나는 Github의 많은 기여자 덕분에 컴퓨터 비전 라이브러리가 지속적으로 발전하고 있다는 것입니다.

이미지 처리 라이브러리는 2,500개 이상의 최신 및 클래식 알고리즘에 대한 액세스를 제공합니다. 사용자는 OpenCV를 사용하여 적목 현상 제거 및 눈 움직임 추적과 같은 몇 가지 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

다음은 OpenCV의 주요 특징 중 일부입니다.

IBM, Google 및 Toyota와 같은 주요 회사에서 사용
알고리즘 효율성
알고리즘에 대한 광범위한 액세스
다중 인터페이스

2. Scikit-이미지

시장에 나와 있는 또 다른 최고의 이미지 처리 라이브러리는 거의 모든 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 Scikit-Image입니다. Scikit-Image는 부분적으로 Python의 상위 집합인 프로그래밍 언어인 Cython으로 작성되었습니다. 이 독특한 구조는 우수한 성능을 달성하는 데 도움이 됩니다.

NumPy 배열을 이미지 개체로 사용하는 Scikit-Image는 분할, 색 공간 조작, 기하학적 변환, 분석, 형태, 기능 감지 등을 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다.

다음은 Scikit-Image의 주요 특징 중 일부입니다.

오픈 소스 및 사용하기 쉬운
최소한의 법적 및 라이센스 제한으로 무료
다목적
소비자 행동 예측과 같은 실제 애플리케이션

3. SciPy

원래 수학적 및 과학적 계산을 위해 설계된 SciPy는 하위 모듈 scipy.ndimage를 가져와 다차원 이미지 처리를 수행하기 위한 최상위 라이브러리이기도 합니다. SciPy는 n차원 Numpy 배열에서 작동하는 기능을 제공합니다.

이 이미지 처리 라이브러리는 이미지 분할, 회선, 이미지 읽기, 얼굴 감지, 기능 추출 등과 같은 광범위한 응용 프로그램을 찾고 있는 경우에 또 다른 훌륭한 옵션입니다.

다음은 Scipy의 주요 특징 중 일부입니다.

데이터 시각화 및 조작을 위한 고급 명령 및 클래스
오픈 소스
Python을 사용한 대화형 세션
병렬 프로그래밍을 위한 클래스, 웹 및 데이터베이스 루틴

4. 마호타

Python의 또 다른 최고 이미지 처리 라이브러리는 원래 생체 이미지 정보학을 위해 설계된 Mahotas입니다. Mahotas를 사용하면 개발자가 로컬 바이너리 패턴 및 haralick과 같은 고급 기능을 활용할 수 있습니다. mahotas.features.haralick 모듈을 통해 2D 및 3D 이미지를 계산할 수 있으며 사진에서 정보를 추출하여 고급 이미지 처리를 수행합니다.

Mahotas에는 Watershed, Convex points 계산, 형태학적 처리 및 템플릿 일치와 같은 널리 사용되는 기능이 많이 있습니다. 컴퓨터 비전 기능에는 100개 이상의 기능이 있습니다.

Mahotas의 주요 하이라이트는 다음과 같습니다.

컴퓨터 비전을 위한 100개 이상의 기능
고급 기능
2D 및 3D 이미지를 계산합니다.
지속적으로 새로운 기능 추가

5. 베개/PIL

이미지 처리 작업을 위한 또 다른 오픈 소스 라이브러리인 Pillow는 PIL(Python Imaging Library)의 고급 버전입니다. Pillow를 사용하면 포인트 작업, 필터링 및 조작과 같은 이미지 처리에서 많은 프로세스를 수행할 수 있습니다.

Pillow는 다양한 이미지 형식을 지원하기 때문에 이미지를 처리하는 최고의 라이브러리 중 하나입니다. 이미지 처리 라이브러리는 사용하기 쉽기 때문에 이미지로 작업하는 데이터 과학자에게 가장 일반적인 도구 중 하나입니다.

Pillow의 주요 특징은 다음과 같습니다.

JPEG 및 PNG와 같은 다양한 이미지 형식 지원
쉬운 사용
다양한 이미지 처리 방식
컴퓨터 비전 문제에 대한 훈련 데이터를 보강하는 데 유용합니다.

6. 심플ITK

SimpleITK는 이 목록에 있는 다른 이미지 처리 라이브러리와 약간 다르게 작동합니다. 이미지를 배열로 간주하는 대신 SimpleITK는 이미지를 공간의 물리적 영역에 있는 점 집합으로 간주합니다. 즉, 이미지가 차지하는 영역을 원점, 크기, 간격, 방향 코사인 행렬로 정의합니다. 이를 통해 SimpleITK는 이미지를 효과적으로 처리하고 2D, 3D 및 4D 치수를 지원할 수 있습니다.

SimpleITK는 두 개 이상의 이미지를 오버레이하는 프로세스인 이미지 분할 및 이미지 정합에 자주 사용됩니다.

다음은 SimpleITK의 주요 특징 중 일부입니다.

2D 및 3D 이미지 지원
성능, 유연성 및 효율성을 제공하는 고급 프로그래밍 기능
이미지 분할 및 이미지 정합
이미지를 공간의 물리적 영역에 있는 점 집합으로 간주합니다.

7. 매트플롯립

Matplotlib는 이미지 처리 라이브러리를 위한 또 다른 훌륭한 옵션입니다. 특히 Python에서 이미지 작업을 위한 이미지 모듈로 유용하며 이미지를 읽고 표시하기 위한 두 가지 특정 메서드가 포함되어 있습니다. Matplotlib는 Numpy 어레이의 다중 플랫폼 데이터 시각화 라이브러리로서 어레이의 2D 플롯에 특화되어 있습니다.

이미지 처리 라이브러리는 일반적으로 산점도, 히스토그램 및 막대 그래프와 같은 2D 시각화에 사용되지만 이미지에서 정보를 효과적으로 추출하여 이미지 처리에 유용한 것으로 입증되었습니다. Matplotlib는 모든 파일 형식을 지원하지 않는다는 점에 유의해야 합니다.

다음은 Matplotlib의 주요 특징 중 일부입니다.

간단하고 사용하기 쉬운
다양한 포맷의 고품질 이미지와 플롯 제공
오픈 소스
매우 최적화

8. 눔 파이

NumPy는 수치 분석에 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리이지만 이미지 자르기, 픽셀 조작, 픽셀 값 마스킹 등과 같은 이미지 처리 작업에도 사용할 수 있습니다. NumPy는 행렬과 다차원 배열을 데이터 구조로 포함합니다.

NumPy는 또한 색상 감소, 이진화, 슬라이스로 붙여넣기, 포지티브 또는 네거티브 반전 및 기타 여러 기능을 지원하는 데 사용할 수 있습니다. 이미지는 NumPy가 다양한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있도록 하는 배열로 구성되어 있는 것으로 간주할 수도 있습니다.

다음은 NumPy의 주요 특징 중 일부입니다.

컴팩트한 데이터 스토리지
어레이의 고속 처리
많은 기능에 도움
다른 라이브러리와의 데이터 호환성

9. Pgmagick

우리 목록의 거의 마지막에는 GraphicMagick 라이브러리의 이미지 처리를 위한 또 다른 최상위 Python 라이브러리인 Pgmagick이 있습니다. 이미지 처리 도구에는 이미지 편집 및 이미지 조작을 지원하는 인상적인 도구 및 라이브러리 모음이 있습니다.

다음은 Pgmagick의 주요 특징 중 일부입니다.

도구 및 라이브러리의 대규모 컬렉션
이미지 편집 및 이미지 조작
다양한 이미지 형식 지원
오픈 소스

10. 심플CV

우리 목록에 있는 Python의 마지막 이미지 처리 라이브러리는 SimpleCV입니다. SimpleCV는 이미지 처리를 통해 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만드는 데 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. SimpleCV에는 카메라, 형식 변환, 이미지 조작, 기능 추출 등을 위한 읽기 쉬운 인터페이스가 있습니다.

이미지 처리 라이브러리는 컴퓨터 비전 작업을 쉽게 생성하려는 사람들에게 인기가 있습니다. 이를 통해 사용자는 파일 형식, 비트 심도, 색상 공간, 버퍼 관리 등에 대해 배울 필요 없이 OpenCV와 같은 고성능 컴퓨터 비전 라이브러리에 액세스할 수 있습니다.

다음은 SimpleCV의 주요 특징 중 일부입니다.