10 geriausių Python vaizdo apdorojimo bibliotekų

Duomenys yra vertingiausi ištekliai, kuriuos įmonės turi šiandieniniame skaitmeniniame amžiuje, o didelę šių duomenų dalį sudaro vaizdai. Duomenų mokslininkai gali apdoroti šiuos vaizdus ir įtraukti juos į mašininio mokymosi (ML) modelius, kad gautų gilių įžvalgų apie verslą. 

Vaizdo apdorojimas – tai vaizdų pavertimo skaitmeninėmis formomis procesas prieš atliekant specialias operacijas, kurios duoda vertingos informacijos. 

Yra keletas pagrindinių vaizdo apdorojimo tipų: 

• Vizualizacija: Aptikti vaizde nematomi objektai
• Pripažinimas: Aptikti vaizde esančius objektus
  
• Galandimas ir restauravimas: Originalūs vaizdai patobulinti
• Rašto atpažinimas: Paveikslėlyje esantys modeliai yra išmatuoti
• Gauti: Raskite vaizdus, ​​panašius į originalą, ieškodami didelėje duomenų bazėje

Kai verslas nusprendžia naudoti vaizdų apdorojimą, yra daug galimų programų. Pavyzdžiui, vaizdo apdorojimas dažnai naudojamas atliekant medicininius tyrimus ir kuriant tikslius gydymo planus. Jis taip pat gali būti naudojamas norint atkurti ir atkurti pažeistas vaizdo dalis arba atlikti veido aptikimą. 

Norėdami greitai ir efektyviai apdoroti šį didelį duomenų kiekį, duomenų mokslininkai turi pasikliauti vaizdo apdorojimo įrankiais mašininiam mokymuisi ir giliojo mokymosi užduotims. Daugelis geriausių vaizdo apdorojimo bibliotekų yra naudojamos Python. 

Pažvelkime į 10 geriausių Python vaizdo apdorojimo bibliotekų: 

1. OpenCV

Mūsų sąrašo viršuje yra OpenCV, kuri yra atvirojo kodo biblioteka, kurią 2000 m. sukūrė ir išleido Intel. OpenCV dažnai naudojamas kompiuterinio matymo užduotims, tokioms kaip veido aptikimas, objektų aptikimas, veido atpažinimas, vaizdų segmentavimas ir daug daugiau. 

Parašytas C++, OpenCV taip pat pateikiamas su Python įvyniojimu ir gali būti naudojamas kartu su NumPy, SciPy ir Matplotlib. Vienas geriausių „OpenCV“ aspektų yra tai, kad kompiuterinės vizijos biblioteka nuolat tobulėja dėl daugelio „Github“ bendradarbių. 

Vaizdo apdorojimo biblioteka suteikia prieigą prie daugiau nei 2,500 naujausių ir klasikinių algoritmų. Vartotojai gali naudoti OpenCV, norėdami atlikti keletą konkrečių užduočių, pavyzdžiui, pašalinti raudonų akių efektą ir stebėti akių judesius. 

Štai keletas pagrindinių OpenCV akcentų: 

• Naudoja didelės įmonės, tokios kaip IBM, Google ir Toyota
• Algoritminis efektyvumas
• Didelė prieiga prie algoritmų
• Kelios sąsajos

2. Scikit-Image

Kita populiariausia vaizdo apdorojimo biblioteka rinkoje yra „Scikit-Image“, kuri naudojama beveik kiekvienai kompiuterinio matymo užduočiai. „Scikit-Image“ iš dalies parašyta „Cython“, kuri yra programavimo kalba, kuri yra Python superrinkinys. Ši unikali struktūra padeda pasiekti gerą našumą. 

„Scikit-Image“, naudojanti „NumPy“ matricas kaip vaizdo objektus, siūlo daugybę skirtingų segmentavimo, spalvų erdvės manipuliavimo, geometrinių transformacijų, analizės, morfologijos, funkcijų aptikimo ir daug daugiau algoritmų.

Štai keletas pagrindinių „Scikit-Image“ akcentų: 

• Atviro kodo ir paprasta naudoti 
• Nemokama su minimaliais teisiniais ir licencijavimo apribojimais
• Universalus 
• Realaus pasaulio programos, pvz., vartotojų elgesio numatymas

3. SciPy

Iš pradžių sukurta matematiniams ir moksliniams skaičiavimams, „SciPy“ taip pat yra geriausia biblioteka, skirta atlikti daugiamatį vaizdo apdorojimą, importuojant submodulį scipy.ndimage. „SciPy“ teikia funkcijas, skirtas veikti n-mačių „Numpy“ masyvuose. 

Ši vaizdo apdorojimo biblioteka yra dar vienas puikus pasirinkimas, jei ieškote įvairių programų, pvz., vaizdų segmentavimo, konvoliucijos, vaizdų skaitymo, veido aptikimo, funkcijų ištraukimo ir kt. 

Štai keletas pagrindinių „Scipy“ akcentų: 

• Aukšto lygio komandos ir klasės, skirtos duomenims vizualizuoti ir manipuliuoti
• Atviro kodo
• Interaktyvios sesijos su Python
• Klasės, žiniatinklio ir duomenų bazių programos lygiagrečiam programavimui

4. Mahotas

Dar viena populiariausia „Python“ vaizdo apdorojimo biblioteka yra „Mahotas“, kuri iš pradžių buvo sukurta biovaizdo informatikai. „Mahotas“ leidžia kūrėjams pasinaudoti išplėstinėmis funkcijomis, tokiomis kaip vietiniai dvejetainiai modeliai ir haralick. Jis gali apskaičiuoti 2D ir 3D vaizdus naudodamas savo mahotas.features.haralick modulį ir ištraukia informaciją iš paveikslėlių, kad galėtų atlikti pažangų vaizdų apdorojimą. 

Mahotas turi daug populiarių funkcijų, tokių kaip Watershed, Convex taškų skaičiavimai, morfologinis apdorojimas ir šablonų derinimas. Yra daugiau nei 100 kompiuterinio matymo galimybių. 

Štai keletas pagrindinių Mahoto akcentų: 

• Daugiau nei 100 kompiuterinio matymo funkcijų
• Papildomos funkcijos
• Skaičiuoja 2D ir 3D vaizdus
• Nuolat pridedamos naujos funkcijos 

5. Pagalvė/PIL

Kita atvirojo kodo biblioteka, skirta vaizdo apdorojimo užduotims, „Pillow“ yra išplėstinė PIL (Python Imaging Library) versija. Naudodami pagalvę galite atlikti daugybę vaizdo apdorojimo procesų, pvz., taškines operacijas, filtravimą ir manipuliavimą. 

Pagalvė yra viena iš geriausių bibliotekų, skirtų vaizdams tvarkyti, nes ji palaiko įvairius vaizdo formatus. Vaizdo apdorojimo biblioteka yra paprasta naudoti, todėl ji yra viena iš labiausiai paplitusių duomenų mokslininkų, dirbančių su vaizdais, įrankių. 

Štai keletas pagrindinių pagalvės akcentų: 

• Įvairių vaizdo formatų, tokių kaip JPEG ir PNG, palaikymas
• Lengva naudoti
• Įvairūs vaizdo apdorojimo būdai
• Naudinga treniruočių duomenims papildyti esant kompiuterinio regėjimo problemoms

6. PaprastasITK

SimpleITK veikia šiek tiek kitaip nei kitos šiame sąraše esančios vaizdo apdorojimo bibliotekos. Užuot laikę vaizdus masyvais, SimpleITK laiko juos taškų rinkiniu fiziniame erdvės regione. Kitaip tariant, jis apibrėžia vaizdų užimamą sritį kaip kilmę, dydį, tarpą ir krypties kosinuso matricą. Tai leidžia SimpleITK efektyviai apdoroti vaizdus ir palaikyti 2D, 3D ir 4D matmenis. 

„SimpleITK“ dažnai naudojamas vaizdų segmentavimui ir vaizdų registravimui, tai yra dviejų ar daugiau vaizdų perdengimo procesas. 

Štai keletas pagrindinių SimpleITK akcentų: 

• 2D ir 3D vaizdų palaikymas
• Pažangios programavimo funkcijos, užtikrinančios našumą, lankstumą ir efektyvumą
• Vaizdo segmentavimas ir vaizdo registracija
• Vaizdus laiko fizinės erdvės srities taškų rinkiniu

7. matplotlib

„Matplotlib“ yra dar viena puiki vaizdo apdorojimo bibliotekos parinktis. Tai ypač naudinga kaip vaizdo modulis dirbant su vaizdais Python, ir jame yra du specifiniai vaizdų skaitymo ir rodymo metodai. „Matplotlib“ specializuojasi 2D masyvų brėžiniuose kaip kelių platformų duomenų vizualizacijos biblioteka „Numpy“ masyvuose. 

Vaizdo apdorojimo biblioteka paprastai naudojama 2D vizualizacijai, pvz., sklaidos brėžiniams, histogramoms ir juostinėms diagramoms, tačiau ji pasirodė esanti naudinga vaizdų apdorojimui, nes efektyviai ištraukia informaciją iš vaizdo. Svarbu pažymėti, kad „Matplotlib“ nepalaiko visų failų formatų. 

Štai keletas pagrindinių Matplotlib akcentų: 

• Paprasta ir lengva naudoti
• Teikia aukštos kokybės įvairių formatų vaizdus ir siužetus
• Atviro kodo
• Labai keisti

8. „NumPy“

Nors „NumPy“ yra atvirojo kodo „Python“ biblioteka, naudojama skaitinei analizei, ji taip pat gali būti naudojama vaizdų apdorojimo užduotims, tokioms kaip vaizdo apkarpymas, manipuliavimas pikseliais, pikselių reikšmių maskavimas ir kt. NumPy turi matricą ir daugiamačius masyvus kaip duomenų struktūras. 

NumPy taip pat gali būti naudojamas siekiant padėti sumažinti spalvas, sudvejinti, įklijuoti skiltelėmis, teigiamai arba neigiamai inversijai ir daugeliui kitų funkcijų. Vaizdai taip pat gali būti laikomi sudarytais iš masyvų, todėl „NumPy“ gali atlikti įvairias vaizdo apdorojimo užduotis. 

Štai keletas pagrindinių „NumPy“ akcentų: 

• Kompaktiška duomenų saugykla
• Didelės spartos masyvų apdorojimas
• Padeda atlikti daugybę funkcijų
• Duomenų suderinamumas su kitomis bibliotekomis

9. Pgmagick

Mūsų sąrašo pabaigoje yra „Pgmagick“, kuri yra dar viena populiariausia „Python“ biblioteka, skirta „GraphicMagick“ bibliotekos vaizdų apdorojimui. Vaizdo apdorojimo įrankis turi įspūdingą įrankių ir bibliotekų rinkinį, padedantį redaguoti vaizdą ir manipuliuoti vaizdais. 

Štai keletas pagrindinių Pgmagick akcentų:

• Didelė įrankių ir bibliotekų kolekcija
• Vaizdo redagavimas ir vaizdo manipuliavimas
• Palaiko daugybę vaizdo formatų
• Atviro kodo

10. Paprastas CV

Paskutinė Python vaizdų apdorojimo biblioteka mūsų sąraše yra SimpleCV, kuri yra populiari atvirojo kodo sistema, skirta kurti kompiuterinės vizijos programas su vaizdo apdorojimu. SimpleCV turi skaitomą sąsają, skirtą fotoaparatams, formatų konvertavimui, vaizdo manipuliavimui, funkcijų ištraukimui ir kt. 

Vaizdo apdorojimo biblioteka yra populiari tarp tų, kurie nori lengvai sukurti kompiuterinio matymo užduotis. Tai leidžia vartotojams gauti prieigą prie galingų kompiuterinių vaizdo bibliotekų, tokių kaip OpenCV, ir nereikia mokytis apie failų formatus, bitų gylį, spalvų erdves, buferio valdymą ir kt. 

Štai keletas pagrindinių SimpleCV akcentų: 

• Atviro kodo
• Skaitoma sąsaja
• Lengvai kurkite kompiuterinio matymo užduotis
• Prieiga prie galingų kompiuterinių regėjimo bibliotekų