10 labākās Python attēlu apstrādes bibliotēkas

Dati ir visvērtīgākais resurss, kas mūsdienu digitālajā laikmetā ir uzņēmumiem, un lielu daļu šo datu veido attēli. Datu zinātnieki var apstrādāt šos attēlus un ievadīt tos mašīnmācīšanās (ML) modeļos, lai gūtu dziļu ieskatu uzņēmējdarbībā. 

Attēlu apstrāde ir process, kurā attēli tiek pārveidoti digitālās formās pirms īpašu darbību veikšanas ar tiem, kas dod vērtīgu informāciju. 

Ir daži galvenie attēlu apstrādes veidi: 

• Vizualizācija: Tiek noteikti objekti, kas nav redzami attēlā
• Atzīšana: Atklājiet attēlā esošos objektus
  
• Asināšana un atjaunošana: Oriģinālie attēli ir uzlaboti
• Modeļa atpazīšana: Attēlā redzamie modeļi ir izmērīti
• Izguve: Atrodiet attēlus, kas ir līdzīgi oriģinālam, veicot meklēšanu lielā datu bāzē

Kad uzņēmums nolemj izmantot attēlu apstrādi, ir daudz iespējamo lietojumu. Piemēram, attēlu apstrādi bieži izmanto medicīniskajos pētījumos un precīzu ārstēšanas plānu izstrādei. To var arī izmantot, lai atgūtu un rekonstruētu bojātas attēla daļas vai veiktu sejas noteikšanu. 

Lai ātri un efektīvi apstrādātu šo lielo datu apjomu, datu zinātniekiem ir jāpaļaujas uz attēlu apstrādes rīkiem mašīnmācībā un dziļās mācīšanās uzdevumos. Daudzas no populārākajām attēlu apstrādes bibliotēkām tiek izmantotas Python. 

Apskatīsim 10 labākās Python attēlu apstrādes bibliotēkas: 

1. OpenCV

Mūsu saraksta augšgalā ir OpenCV, kas ir atvērtā pirmkoda bibliotēka, ko Intel izstrādāja un izlaida 2000. gadā. OpenCV bieži tiek izmantots tādiem datorredzes uzdevumiem kā sejas noteikšana, objektu noteikšana, sejas atpazīšana, attēlu segmentēšana un daudz kas cits. 

C++ valodā rakstītajam OpenCV ir arī Python iesaiņojums, un to var izmantot kopā ar NumPy, SciPy un Matplotlib. Viens no labākajiem OpenCV aspektiem ir tas, ka datora redzes bibliotēka nepārtraukti attīstās, pateicoties tās daudzajiem Github līdzstrādniekiem. 

Attēlu apstrādes bibliotēka nodrošina piekļuvi vairāk nekā 2,500 vismodernākajiem un klasiskajiem algoritmiem. Lietotāji var izmantot OpenCV, lai veiktu vairākus konkrētus uzdevumus, piemēram, noņemtu sarkanas acis un sekotu acu kustībām. 

Šeit ir daži no galvenajiem OpenCV akcentiem: 

• To izmanto lielākie uzņēmumi, piemēram, IBM, Google un Toyota
• Algoritmiskā efektivitāte
• Plaša piekļuve algoritmiem
• Vairākas saskarnes

2. Scikit-Image

Vēl viena populārākā attēlu apstrādes bibliotēka tirgū ir Scikit-Image, ko izmanto gandrīz visiem datora redzes uzdevumiem. Scikit-Image daļēji ir rakstīts programmā Cython, kas ir programmēšanas valoda, kas ir Python superkopa. Šī unikālā struktūra palīdz sasniegt labu veiktspēju. 

Scikit-Image, kas izmanto NumPy masīvus kā attēlu objektus, piedāvā daudz dažādu algoritmu segmentēšanai, krāsu telpas manipulācijām, ģeometriskām transformācijām, analīzei, morfoloģijai, funkciju noteikšanai un daudz ko citu.

Šeit ir daži no galvenajiem Scikit-Image akcentiem: 

• Atvērts avots un viegli lietojams 
• Bezmaksas ar minimāliem juridiskiem un licencēšanas ierobežojumiem
• Universāls 
• Reālās pasaules lietojumprogrammas, piemēram, patērētāju uzvedības prognozēšana

3. SciPy

Sākotnēji paredzēts matemātiskiem un zinātniskiem aprēķiniem, SciPy ir arī labākā bibliotēka daudzdimensiju attēlu apstrādei, importējot apakšmoduli scipy.ndimage. SciPy nodrošina funkcijas darbam ar n-dimensiju Numpy masīviem. 

Šī attēlu apstrādes bibliotēka ir vēl viena lieliska iespēja, ja meklējat plašu lietojumprogrammu klāstu, piemēram, attēlu segmentēšanu, konvolūciju, attēlu lasīšanu, sejas noteikšanu, funkciju izvilkšanu un daudz ko citu. 

Šeit ir daži no galvenajiem Scipy akcentiem: 

• Augsta līmeņa komandas un klases datu vizualizēšanai un apstrādei
• Atvērtais avots
• Interaktīvas sesijas ar Python
• Klases, tīmekļa un datu bāzu rutīnas paralēlai programmēšanai

4. Mahotas

Vēl viena populārākā Python attēlu apstrādes bibliotēka ir Mahotas, kas sākotnēji tika izstrādāta bioattēlu informātikai. Mahotas ļauj izstrādātājiem izmantot uzlabotas funkcijas, piemēram, vietējos bināros modeļus un haralick. Tas var aprēķināt 2D un 3D attēlus, izmantojot savu mahotas.features.haralick moduli, un tas iegūst informāciju no attēliem, lai veiktu uzlabotu attēlu apstrādi. 

Mahotas ir daudzas populāras funkcijas, piemēram, ūdensšķirtne, izliekto punktu aprēķini, morfoloģiskā apstrāde un veidņu saskaņošana. Datorredzes iespējām ir vairāk nekā 100 funkcionalitātes. 

Šeit ir daži no galvenajiem Mahotas akcentiem: 

• Vairāk nekā 100 funkcionalitātes datorredzei
• uzlabotas funkcijas
• Aprēķina 2D un 3D attēlus
• Pastāvīgi pievienojot jaunas funkcijas 

5. Spilvens/PIL

Vēl viena atvērtā pirmkoda bibliotēka attēlu apstrādes uzdevumiem, Pillow ir uzlabota PIL (Python Imaging Library) versija. Izmantojot Pillow, varat veikt daudzus attēlu apstrādes procesus, piemēram, punktu darbības, filtrēšanu un manipulācijas. 

Pillow ir viena no populārākajām bibliotēkām attēlu apstrādei, jo tā atbalsta plašu attēlu formātu klāstu. Attēlu apstrādes bibliotēka ir viegli lietojama, padarot to par vienu no visizplatītākajiem rīkiem datu zinātniekiem, kuri strādā ar attēliem. 

Šeit ir daži no galvenajiem spilvena elementiem: 

• Atbalsts dažādiem attēlu formātiem, piemēram, JPEG un PNG
• Viegli izmantot
• Dažādas attēlu apstrādes metodes
• Noderīga, lai papildinātu treniņu datus datora redzes problēmām

6. VienkāršsITK

SimpleITK darbojas nedaudz savādāk nekā citas šajā sarakstā iekļautās attēlu apstrādes bibliotēkas. Tā vietā, lai attēlus uzskatītu par masīviem, SimpleITK tos uzskata par punktu kopu fiziskajā kosmosa reģionā. Citiem vārdiem sakot, tas definē attēlu aizņemto reģionu kā izcelsmi, izmēru, atstarpi un virziena kosinusa matricu. Tas ļauj SimpleITK efektīvi apstrādāt attēlus un atbalstīt 2D, 3D un 4D izmērus. 

SimpleITK bieži izmanto attēlu segmentēšanai un attēlu reģistrācijai, kas ir divu vai vairāku attēlu pārklājuma process. 

Šeit ir daži no SimpleITK galvenajiem akcentiem: 

• Atbalsts 2D un 3D attēliem
• Uzlabotas programmēšanas funkcijas, kas nodrošina veiktspēju, elastību un efektivitāti
• Attēlu segmentēšana un attēlu reģistrācija
• Uzskata attēlus par punktu kopu fiziskā apgabalā telpā

7. matplotlib

Matplotlib ir vēl viena lieliska iespēja attēlu apstrādes bibliotēkai. Tas ir īpaši noderīgs kā attēlu modulis darbam ar attēliem programmā Python, un tajā ir iekļautas divas īpašas metodes attēlu lasīšanai un parādīšanai. Matplotlib ir specializējies masīvu 2D diagrammās kā daudzplatformu datu vizualizācijas bibliotēka Numpy masīvos. 

Attēlu apstrādes bibliotēku parasti izmanto 2D vizualizācijām, piemēram, izkliedes diagrammām, histogrammām un joslu diagrammām, taču tā ir izrādījusies noderīga attēlu apstrādei, efektīvi izvelkot informāciju no attēla. Ir svarīgi atzīmēt, ka Matplotlib neatbalsta visus failu formātus. 

Šeit ir daži no galvenajiem Matplotlib akcentiem: 

• Vienkāršs un ērti lietojams
• Nodrošina augstas kvalitātes attēlus un sižetus dažādos formātos
• Atvērtais avots
• Ļoti pielāgojamas

8. nejutīgs

Lai gan NumPy ir atvērtā koda Python bibliotēka, ko izmanto skaitliskai analīzei, to var izmantot arī attēlu apstrādes uzdevumiem, piemēram, attēlu apgriešanai, manipulēšanai ar pikseļiem, pikseļu vērtību maskēšanai un citiem. NumPy satur matricu un daudzdimensiju masīvus kā datu struktūras. 

NumPy var izmantot arī, lai palīdzētu ar krāsu samazināšanu, binarizāciju, ielīmēšanu ar šķēlumu, pozitīvu vai negatīvu inversiju un daudzām citām funkcijām. Attēlus var arī uzskatīt par veidotiem no masīviem, kas ļauj NumPy veikt dažādus attēlu apstrādes uzdevumus. 

Šeit ir daži no galvenajiem NumPy akcentiem: 

• Kompakta datu glabāšana
• Masīvu liela ātruma apstrāde
• Palīdz ar daudzām funkcijām
• Datu saderība ar citām bibliotēkām

9. Pgmagick

Mūsu saraksta beigās ir Pgmagick, kas ir vēl viena populārākā Python bibliotēka attēlu apstrādei GraphicMagick bibliotēkai. Attēlu apstrādes rīkam ir iespaidīga rīku un bibliotēku kolekcija, kas sniedz palīdzību attēlu rediģēšanā un attēlu manipulācijās. 

Šeit ir daži no galvenajiem Pgmagick akcentiem:

• Liela rīku un bibliotēku kolekcija
• Attēlu rediģēšana un attēlu manipulācijas
• Atbalsta daudzus attēlu formātus
• Atvērtais avots

10. Vienkāršs CV

Pēdējā Python attēlu apstrādes bibliotēka mūsu sarakstā ir SimpleCV, kas ir populārs atvērtā pirmkoda ietvars datorredzes lietojumprogrammu izveidei ar attēlu apstrādi. SimpleCV ir lasāms interfeiss kamerām, formātu konvertēšanai, attēlu manipulācijām, funkciju ieguvei un daudz ko citu. 

Attēlu apstrādes bibliotēka ir populāra to cilvēku vidū, kuri vēlas viegli izveidot datorredzes uzdevumus. Tas ļauj lietotājiem piekļūt jaudīgām datora redzes bibliotēkām, piemēram, OpenCV, bez nepieciešamības uzzināt par failu formātiem, bitu dziļumiem, krāsu telpām, buferu pārvaldību un daudz ko citu. 

Šeit ir daži no SimpleCV galvenajiem akcentiem: 

• Atvērtais avots
• Lasāms interfeiss
• Viegli izveidojiet datorredzes uzdevumus
• Piekļuve jaudīgām datora redzes bibliotēkām