اتصل بنا للحصول على مزيد من المعلومات
مكتبات بايثون:
   مكتبات بايثون  
أفضل 10 مكتبات لمعالجة الصور في بايثون
 
 تحديث on   
 
تعد البيانات من الموارد الأكثر قيمة التي تمتلكها الشركات في العصر الرقمي الحالي، ويتكون جزء كبير من هذه البيانات من الصور. يمكن لعلماء البيانات معالجة هذه الصور وإدخالها في نماذج التعلم الآلي (ML) للحصول على رؤى عميقة للأعمال. 
معالجة الصور هي عملية تحويل الصور إلى أشكال رقمية قبل إجراء عمليات خاصة عليها ، مما ينتج عنه معلومات قيمة. 
هناك عدة أنواع رئيسية من معالجة الصور: 
  • التصور: تم اكتشاف كائنات غير مرئية في الصورة
  • الاعتراف: كشف الأشياء الموجودة في الصورة
     
  • شحذ وترميم: تم تحسين الصور الأصلية
  • التعرف على الأنماط: يتم قياس الأنماط في الصورة
  • استرجاع: ابحث عن صور مشابهة للصور الأصلية من خلال البحث في قاعدة بيانات كبيرة
بمجرد أن تقرر الشركة استخدام معالجة الصور ، هناك العديد من التطبيقات المحتملة. على سبيل المثال ، غالبًا ما تستخدم معالجة الصور في الأبحاث الطبية ولتطوير خطط علاج دقيقة. يمكن استخدامه أيضًا لاستعادة وإعادة بناء الأجزاء الفاسدة من الصورة ، أو لاكتشاف الوجه. 
من أجل معالجة هذه الكمية الكبيرة من البيانات بسرعة وكفاءة ، يجب على علماء البيانات الاعتماد على أدوات معالجة الصور للتعلم الآلي ومهام التعلم العميق. يتم استخدام العديد من أفضل مكتبات معالجة الصور في Python. 
دعنا نلقي نظرة على أفضل 10 مكتبات لمعالجة الصور في Python: 
1. مكتبة برمجية مفتوحة للرؤية الحاسوبية
تتصدر قائمتنا مكتبة OpenCV، وهي مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها وإصدارها بواسطة شركة Intel في عام 2000. غالبًا ما يتم نشر OpenCV لمهام رؤية الكمبيوتر مثل اكتشاف الوجه، واكتشاف الكائنات، والتعرف على الوجه، وتجزئة الصور، وغير ذلك الكثير. 
مكتوب بلغة C ++ ، يأتي OpenCV أيضًا مع غلاف Python ويمكن استخدامه جنبًا إلى جنب مع NumPy و SciPy و Matplotlib. أحد أفضل جوانب OpenCV هو أن مكتبة رؤية الكمبيوتر تتطور باستمرار بفضل العديد من المساهمين على Github. 
توفر مكتبة معالجة الصور الوصول إلى أكثر من 2,500 خوارزميات حديثة وكلاسيكية. يمكن للمستخدمين استخدام OpenCV لأداء العديد من المهام المحددة مثل إزالة العيون الحمراء ومتابعة حركات العين. 
فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لبرنامج OpenCV: 
  • مستخدمة من قبل الشركات الكبرى مثل آي بي إم وجوجل وتويوتا
  • الكفاءة الحسابية
  • وصول واسع إلى الخوارزميات
  • واجهات متعددة
2. سكيكيت ايمدج
مكتبة أخرى لمعالجة الصور في السوق هي Scikit-Image ، والتي تستخدم تقريبًا لكل مهمة رؤية الكمبيوتر. تمت كتابة Scikit-Image جزئيًا بلغة Cython ، وهي لغة برمجة تعد مجموعة شاملة من Python. يساعد هذا الهيكل الفريد في تحقيق أداء جيد. 
تقدم Scikit-Image ، التي تستخدم مصفوفات NumPy ككائنات صور ، العديد من الخوارزميات المختلفة للتجزئة ، ومعالجة مساحة اللون ، والتحول الهندسي ، والتحليل ، والتشكل ، واكتشاف الميزات ، وغير ذلك الكثير.
فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لـ Scikit-Image: 
  • مفتوح المصدر وسهل الاستخدام 
  • مجاني مع الحد الأدنى من القيود القانونية والترخيص
  • مبادل 
  • تطبيقات العالم الحقيقي مثل التنبؤ بسلوك المستهلك
3. SciPy
تم تصميم SciPy في الأصل للحسابات الرياضية والعلمية ، وهو أيضًا أفضل مكتبة لأداء معالجة الصور متعددة الأبعاد عن طريق استيراد الوحدة الفرعية scipy.ndimage. يوفر SciPy وظائف للعمل على مصفوفات Numpy الأبعاد. 
تعد مكتبة معالجة الصور هذه خيارًا رائعًا آخر إذا كنت تبحث عن مجموعة واسعة من التطبيقات مثل تجزئة الصور والتفاف وقراءة الصور واكتشاف الوجه واستخراج الميزات والمزيد. 
فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لـ Scipy: 
  • أوامر وفئات عالية المستوى لتصور البيانات ومعالجتها
  • المصدر المفتوح
  • جلسات تفاعلية مع بايثون
  • الفصول ، وإجراءات الويب وقواعد البيانات للبرمجة المتوازية
4. ماهوتاس
واحدة من أفضل مكتبات معالجة الصور في Python هي Mahotas ، والتي تم تصميمها في الأصل لمعلوماتية الصور الحيوية. يتيح Mahotas للمطورين الاستفادة من الميزات المتقدمة مثل الأنماط الثنائية المحلية و haralick. يمكنه حساب الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد من خلال وحدة mahotas.features.haralick الخاصة به ، ويستخرج المعلومات من الصور لإجراء معالجة متقدمة للصور. 
يحتوي Mahotas على العديد من الوظائف الشائعة مثل Watershed ، وحسابات نقاط محدبة ، والمعالجة الصرفية ، ومطابقة القالب. هناك أكثر من 100 وظيفة لقدرات رؤية الكمبيوتر. 
فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لماهوتاس: 
  • أكثر من 100 وظيفة للرؤية الحاسوبية
  • الخيارات المتقدمة
  • يحسب الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد
  • إضافة وظائف جديدة باستمرار 
5. وسادة / بيل
مكتبة أخرى مفتوحة المصدر لمهام معالجة الصور ، وسادة هي نسخة متقدمة من PIL (مكتبة تصوير Python). باستخدام وسادة ، يمكنك تنفيذ العديد من العمليات في معالجة الصور مثل عمليات النقطة والتصفية والمعالجة. 
وسادة هي واحدة من أفضل المكتبات للتعامل مع الصور بفضل دعمها لمجموعة كبيرة من تنسيقات الصور. مكتبة معالجة الصور سهلة الاستخدام ، مما يجعلها واحدة من أكثر الأدوات شيوعًا لعلماء البيانات الذين يعملون مع الصور. 
فيما يلي بعض الملامح الرئيسية للوسادة: 
  • دعم تنسيقات الصور المختلفة مثل JPEG و PNG
  • سهل الاستخدام

  • طرق معالجة الصور المختلفة
  • مفيد لزيادة بيانات التدريب لمشاكل رؤية الكمبيوتر
6. SimpleITK
يعمل SimpleITK بشكل مختلف قليلاً عن مكتبات معالجة الصور الأخرى في هذه القائمة. بدلاً من اعتبار الصور كمصفوفات ، تعتبرها SimpleITK كمجموعة من النقاط في منطقة فعلية في الفضاء. بمعنى آخر ، فإنه يحدد المنطقة التي تشغلها الصور على أنها مصفوفة أصل وحجم وتباعد واتجاه جيب التمام. يتيح ذلك لـ SimpleITK معالجة الصور بفعالية ودعم الأبعاد ثنائية وثلاثية الأبعاد ورباعية الأبعاد. 
غالبًا ما يستخدم SimpleITK لتجزئة الصور وتسجيلها ، وهي عملية تراكب صورتين أو أكثر. 
فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لـ SimpleITK: 
  • دعم للصور ثنائية وثلاثية الأبعاد
  • ميزات البرمجة المتقدمة التي تقدم الأداء والمرونة والكفاءة
  • تجزئة الصورة وتسجيل الصورة
  • يعتبر الصور كمجموعة من النقاط على المنطقة المادية في الفضاء
7. ماتبلوتليب
يعد Matplotlib خيارًا رائعًا آخر لمكتبة معالجة الصور. إنه مفيد بشكل خاص كوحدة صور للعمل مع الصور في Python ، ويتضمن طريقتين محددتين لقراءة الصور وعرضها. Matplotlib متخصص في مخططات المصفوفات ثنائية الأبعاد كمكتبة تصور بيانات متعددة المنصات على مصفوفات Numpy. 
تُستخدم مكتبة معالجة الصور عادةً لتصورات ثنائية الأبعاد مثل مخططات التشتت والرسوم البيانية والرسوم البيانية الشريطية ، لكنها أثبتت أنها مفيدة لمعالجة الصور عن طريق سحب المعلومات بشكل فعال من الصورة. من المهم ملاحظة أن Matplotlib لا يدعم جميع تنسيقات الملفات. 
فيما يلي بعض النقاط البارزة الرئيسية في Matplotlib: 
  • بسيطة وسهلة الاستخدام
  • يوفر صورًا ومؤامرات عالية الجودة بتنسيقات مختلفة
  • المصدر المفتوح
  • عالية للتخصيص
8. نمباي
بينما NumPy عبارة عن مكتبة Python مفتوحة المصدر تُستخدم للتحليل العددي ، يمكن استخدامها أيضًا لمهام معالجة الصور مثل اقتصاص الصور ومعالجة البكسل وإخفاء قيم البكسل والمزيد. يحتوي NumPy على مصفوفة ومصفوفات متعددة الأبعاد كهياكل بيانات. 
يمكن أيضًا استخدام NumPy للمساعدة في تقليل اللون ، والترميز الثنائي ، واللصق بالشريحة ، والانعكاس الإيجابي أو السلبي ، والعديد من الوظائف الأخرى. يمكن أيضًا اعتبار الصور مكونة من مصفوفات ، وهو ما يمكّن NumPy من أداء مهام مختلفة لمعالجة الصور. 
فيما يلي بعض النقاط البارزة في NumPy: 
  • تخزين بيانات مضغوط
  • معالجة عالية السرعة للصفائف
  • يساعد في العديد من الوظائف
  • توافق البيانات مع المكتبات الأخرى
9. بغماغيك
اقتربت Pgmagick من نهاية قائمتنا ، وهي مكتبة أخرى من أفضل مكتبات Python لمعالجة الصور لمكتبة GraphicMagick. تحتوي أداة معالجة الصور على مجموعة رائعة من الأدوات والمكتبات التي تقدم المساعدة في تحرير الصور ومعالجتها. 
فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لـ Pgmagick:
  • مجموعة كبيرة من الأدوات والمكتبات
  • تحرير الصور ومعالجتها
  • يدعم العديد من تنسيقات الصور
  • المصدر المفتوح
10 SimpleCV
آخر مكتبة لمعالجة الصور في Python في قائمتنا هي SimpleCV ، وهو إطار عمل شائع مفتوح المصدر لإنشاء تطبيقات رؤية الكمبيوتر مع معالجة الصور. يحتوي SimpleCV على واجهة قابلة للقراءة للكاميرات وتحويل التنسيق ومعالجة الصور واستخراج الميزات والمزيد. 
تحظى مكتبة معالجة الصور بشعبية بين أولئك الذين يتطلعون إلى إنشاء مهام رؤية الكمبيوتر بسهولة. إنه يمكّن المستخدمين من الوصول إلى مكتبات رؤية الكمبيوتر عالية الطاقة مثل OpenCV دون الحاجة إلى التعرف على تنسيقات الملفات ، وأعماق البتات ، ومساحات الألوان ، وإدارة المخزن المؤقت ، والمزيد. 
فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لـ SimpleCV: 
  • المصدر المفتوح
  • واجهة مقروءة
  • قم بإنشاء مهام رؤية الكمبيوتر بسهولة
  • الوصول إلى مكتبات رؤية الكمبيوتر عالية الطاقة
       
 مواضيع ذات صلة:
 
أليكس ماكفارلاند صحفي وكاتب في مجال الذكاء الاصطناعي يستكشف أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي. لقد تعاون مع العديد من الشركات الناشئة والمنشورات في مجال الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم.