Պատկերների մշակման 10 լավագույն գրադարանները Python-ում

Տվյալներն ամենաարժեքավոր ռեսուրսն են, որն ունի բիզնեսը այսօրվա թվային դարաշրջանում, և այդ տվյալների մեծ մասը կազմված է պատկերներից: Տվյալների գիտնականները կարող են մշակել այս պատկերները և դրանք ներմուծել մեքենայական ուսուցման (ML) մոդելների մեջ՝ բիզնեսի համար խորը պատկերացումներ ձեռք բերելու համար: 

Պատկերի մշակումը պատկերները թվային ձևերի վերածելու գործընթացն է՝ նախքան դրանց վրա հատուկ գործողություններ կատարելը, ինչը արժեքավոր տեղեկատվություն է տալիս։ 

Պատկերի մշակման մի քանի հիմնական տեսակներ կան. 

• Վիզուալիզացիա: Հայտնաբերվում են պատկերում չտեսանելի առարկաներ
• Անաչում. Հայտնաբերել պատկերում առկա օբյեկտները
  
• Սրում և վերականգնում. Բնօրինակ պատկերները ընդլայնված են
• Կաղապարի ճանաչում. Պատկերի նախշերը չափվում են
• Առբերում: Գտեք պատկերներ, որոնք նման են բնօրինակին` փնտրելով մեծ տվյալների բազա

Երբ բիզնեսը որոշում է օգտագործել պատկերների մշակումը, կան բազմաթիվ հնարավոր ծրագրեր: Օրինակ, պատկերի մշակումը հաճախ օգտագործվում է բժշկական հետազոտություններում և ճշգրիտ բուժման պլաններ մշակելու համար: Այն կարող է օգտագործվել նաև պատկերի կոռումպացված մասերը վերականգնելու և վերականգնելու կամ դեմքի հայտնաբերման համար: 

Այս մեծ քանակությամբ տվյալներ արագ և արդյունավետ մշակելու համար տվյալների գիտնականները պետք է ապավինեն պատկերների մշակման գործիքներին՝ մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման առաջադրանքների համար: Պատկերների մշակման լավագույն գրադարաններից շատերը օգտագործվում են Python-ում: 

Եկեք նայենք Python-ում պատկերների մշակման 10 լավագույն գրադարաններին. 

1. Opencv

Մեր ցուցակը գլխավորում է OpenCV-ն, որը բաց կոդով գրադարան է, որը մշակվել և թողարկվել է Intel-ի կողմից 2000 թվականին: OpenCV-ն հաճախ օգտագործվում է համակարգչային տեսողության խնդիրների համար, ինչպիսիք են դեմքի հայտնաբերումը, օբյեկտների հայտնաբերումը, դեմքի ճանաչումը, պատկերների հատվածավորումը և շատ ավելին: 

Գրված C++-ով, OpenCV-ն ունի նաև Python փաթաթան և կարող է օգտագործվել NumPy-ի, SciPy-ի և Matplotlib-ի կողքին: OpenCV-ի լավագույն կողմերից մեկն այն է, որ համակարգչային տեսողության գրադարանը մշտապես զարգանում է Github-ում իր բազմաթիվ ներդրողների շնորհիվ: 

Պատկերների մշակման գրադարանն ապահովում է ավելի քան 2,500 ժամանակակից և դասական ալգորիթմների հասանելիություն: Օգտագործողները կարող են օգտագործել OpenCV-ն մի քանի հատուկ առաջադրանքներ կատարելու համար, ինչպիսիք են կարմիր աչքերը հեռացնելը և աչքերի շարժումներին հետևելը: 

Ահա OpenCV-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը. 

• Օգտագործվում է խոշոր ընկերությունների կողմից, ինչպիսիք են IBM-ը, Google-ը և Toyota-ն
• Ալգորիթմական արդյունավետություն
• Ալգորիթմների լայն հասանելիություն
• Բազմաթիվ միջերեսներ

2. Scikit-Image

Շուկայում պատկերների մշակման մեկ այլ լավագույն գրադարանը Scikit-Image-ն է, որն օգտագործվում է համակարգչային տեսողության գրեթե բոլոր առաջադրանքների համար: Scikit-Image-ը մասամբ գրված է Cython-ով, որը ծրագրավորման լեզու է, որը Python-ի գերբազմություն է: Այս յուրահատուկ կառուցվածքն օգնում է նրան հասնել լավ կատարողականության: 

Scikit-Image-ը, որն օգտագործում է NumPy զանգվածները որպես պատկերի օբյեկտներ, առաջարկում է բազմաթիվ տարբեր ալգորիթմներ սեգմենտավորման, գունային տարածության մանիպուլյացիայի, երկրաչափական վերափոխման, վերլուծության, մորֆոլոգիայի, առանձնահատկությունների հայտնաբերման և շատ ավելին:

Ահա Scikit-Image-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը. 

• Բաց կոդով և հեշտ օգտագործման համար 
• Անվճար նվազագույն իրավական և լիցենզավորման սահմանափակումներով
• Բազմակողմանի 
• Իրական աշխարհի հավելվածներ, ինչպիսիք են սպառողների վարքագծի կանխատեսումը

3. SciPy

Ի սկզբանե նախագծված մաթեմատիկական և գիտական ​​հաշվարկների համար՝ SciPy-ը նաև լավագույն գրադարան է պատկերների բազմաչափ մշակման համար՝ ներմուծելով scipy.ndimage ենթամոդուլը: SciPy-ն ապահովում է n-չափային Numpy զանգվածների վրա աշխատելու գործառույթներ: 

Պատկերների մշակման այս գրադարանը ևս մեկ հիանալի տարբերակ է, եթե փնտրում եք հավելվածների լայն շրջանակ, ինչպիսիք են պատկերի հատվածավորումը, ոլորումը, պատկերների ընթերցումը, դեմքի հայտնաբերումը, առանձնահատկությունների արդյունահանումը և այլն: 

Ահա Scipy-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը. 

• Բարձր մակարդակի հրամաններ և դասեր տվյալների պատկերացման և մանիպուլյացիայի համար
• Բաց կոդով
• Ինտերակտիվ նիստեր Python-ի հետ
• Դասեր, վեբ և տվյալների բազայի ռեժիմներ զուգահեռ ծրագրավորման համար

4. Մահոտաս

Python-ում պատկերների մշակման ևս մեկ լավագույն գրադարանը Mahota-ն է, որն ի սկզբանե նախատեսված էր բիոպատկերային ինֆորմատիկայի համար: Mahotas-ը ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս օգտվել առաջադեմ հնարավորություններից, ինչպիսիք են տեղական երկուական նախշերը և haralick-ը: Այն կարող է հաշվարկել 2D և 3D պատկերներ իր mahotas.features.haralick մոդուլի միջոցով և նկարներից տեղեկատվություն է քաղում՝ պատկերների առաջադեմ մշակում կատարելու համար: 

Mahotas-ն ունի շատ հայտնի գործառույթներ, ինչպիսիք են ջրբաժանը, ուռուցիկ կետերի հաշվարկները, ձևաբանական մշակումը և ձևանմուշների համապատասխանությունը: Համակարգչային տեսողության հնարավորությունների համար կա ավելի քան 100 գործառույթ: 

Ահա Մահոտասի գլխավոր ուշագրավ կետերից մի քանիսը. 

• Ավելի քան 100 գործառույթ համակարգչային տեսողության համար
• Ընդլայնված առանձնահատկություններ
• Հաշվում է 2D և 3D պատկերներ
• Անընդհատ ավելացնելով նոր գործառույթներ 

5. Բարձ/PIL

Պատկերների մշակման առաջադրանքների համար մեկ այլ բաց կոդով գրադարան՝ Pillow-ը PIL-ի (Python Imaging Library) առաջադեմ տարբերակն է: Pillow-ի միջոցով դուք կարող եք իրականացնել բազմաթիվ գործընթացներ պատկերի մշակման մեջ, ինչպիսիք են կետային գործողությունները, զտումը և շահարկումը: 

Pillow-ը պատկերների մշակման լավագույն գրադարաններից մեկն է՝ շնորհիվ պատկերների լայն ձևաչափերի աջակցության: Պատկերների մշակման գրադարանը հեշտ է օգտագործել՝ այն դարձնելով պատկերների հետ աշխատող տվյալների գիտնականների ամենատարածված գործիքներից մեկը: 

Ահա Pillow-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը. 

• Աջակցություն տարբեր պատկերների ձևաչափերին, ինչպիսիք են JPEG և PNG
• Հեշտ է օգտագործման համար
• Պատկերի մշակման տարբեր մեթոդներ
• Օգտակար է համակարգչային տեսողության խնդիրների ուսուցման տվյալների ավելացման համար

6. SimpleITK

SimpleITK-ն աշխատում է մի փոքր այլ կերպ, քան այս ցանկի պատկերների մշակման մյուս գրադարանները: Պատկերները որպես զանգվածներ դիտարկելու փոխարեն, SimpleITK-ը դրանք դիտարկում է որպես տարածքի ֆիզիկական տարածքի կետերի հավաքածու: Այլ կերպ ասած, այն սահմանում է պատկերների զբաղեցրած տարածքը որպես սկզբնաղբյուր, չափ, տարածություն և ուղղության կոսինուսի մատրից: Սա SimpleITK-ին հնարավորություն է տալիս արդյունավետ կերպով մշակել պատկերները և աջակցել 2D, 3D և 4D չափսերին: 

SimpleITK-ը հաճախ օգտագործվում է պատկերների սեգմենտավորման և պատկերի գրանցման համար, որը երկու կամ ավելի պատկերների վրա դնելու գործընթաց է: 

Ահա SimpleITK-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը. 

• Աջակցություն 2D և 3D պատկերների համար
• Ծրագրավորման առաջադեմ առանձնահատկություններ, որոնք ապահովում են կատարողականություն, ճկունություն և արդյունավետություն
• Պատկերի սեգմենտավորում և պատկերի գրանցում
• Պատկերները դիտարկում է որպես տարածքի ֆիզիկական տարածքի կետերի հավաքածու

7. Մատպլոտլիբ

Matplotlib-ը ևս մեկ հիանալի տարբերակ է պատկերների մշակման գրադարանի համար: Այն հատկապես օգտակար է որպես պատկերային մոդուլ Python-ում պատկերների հետ աշխատելու համար և ներառում է պատկերներ կարդալու և ցուցադրելու երկու հատուկ մեթոդ: Matplotlib-ը մասնագիտացված է զանգվածների 2D սյուժեներում՝ որպես Numpy զանգվածների վրա տվյալների վիզուալիզացիայի բազմահարթակ գրադարան: 

Պատկերների մշակման գրադարանը սովորաբար օգտագործվում է 2D վիզուալիզացիաների համար, ինչպիսիք են ցրման սյուժեները, հիստոգրամները և գծապատկերները, սակայն այն ապացուցել է, որ օգտակար է պատկերների մշակման համար՝ պատկերից տեղեկատվություն արդյունավետ կերպով դուրս հանելով: Կարևոր է նշել, որ Matplotlib-ը չի աջակցում ֆայլի բոլոր ձևաչափերին: 

Ահա Matplotlib-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը. 

• Պարզ ու հեշտ օգտագործման
• Ապահովում է բարձրորակ պատկերներ և սյուժեներ տարբեր ձևաչափերով
• Բաց կոդով
• Բարձր կարգավորելի

8. NumPy- ն

Թեև NumPy-ը բաց կոդով Python գրադարան է, որն օգտագործվում է թվային վերլուծության համար, այն կարող է օգտագործվել նաև պատկերի մշակման առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են պատկերի կտրումը, պիքսելների մանիպուլյացիան, պիքսելների արժեքների քողարկումը և այլն: NumPy-ը պարունակում է մատրիցա և բազմաչափ զանգվածներ՝ որպես տվյալների կառուցվածք: 

NumPy-ը կարող է օգտագործվել նաև գույնի կրճատման, բինարիզացիայի, կտորով կպցնելու, դրական կամ բացասական հակադարձման և շատ այլ գործառույթների համար: Պատկերները կարելի է համարել նաև զանգվածներից կազմված, ինչը թույլ է տալիս NumPy-ին կատարել տարբեր պատկերների մշակման առաջադրանքներ: 

Ահա NumPy-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը. 

• Տվյալների կոմպակտ պահեստավորում
• Զանգվածների գերարագ մշակում
• Օգնում է բազմաթիվ գործառույթների հետ
• Տվյալների համատեղելիությունը այլ գրադարանների հետ

9. Պգմագիկ

Մեր ցուցակի ավարտին է մոտենում Pgmagick-ը, որը ևս մեկ լավագույն Python գրադարանն է՝ GraphicMagick գրադարանի պատկերների մշակման համար: Պատկերների մշակման գործիքն ունի գործիքների և գրադարանների տպավորիչ հավաքածու, որոնք օգնություն են տրամադրում պատկերների խմբագրման և պատկերների մանիպուլյացիայի հարցում: 

Ահա Pgmagick-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը.

• Գործիքների և գրադարանների մեծ հավաքածու
• Պատկերի խմբագրում և պատկերի մանիպուլյացիա
• Աջակցում է բազմաթիվ պատկերների ձևաչափերին
• Բաց կոդով

10: Պարզ CV

Պատկերների մշակման վերջին գրադարանը Python-ում մեր ցուցակում SimpleCV-ն է, որը հայտնի բաց կոդով շրջանակ է՝ պատկերների մշակմամբ համակարգչային տեսողության հավելվածներ ստեղծելու համար: SimpleCV-ն ունի ընթեռնելի ինտերֆեյս տեսախցիկների, ֆորմատի փոխակերպման, պատկերի մանիպուլյացիայի, առանձնահատկությունների արդյունահանման և այլնի համար: 

Պատկերների մշակման գրադարանը հայտնի է նրանց շրջանում, ովքեր ցանկանում են հեշտությամբ ստեղծել համակարգչային տեսողության առաջադրանքներ: Այն հնարավորություն է տալիս օգտվողներին մուտք գործել դեպի համակարգչային տեսողության բարձր հզորությամբ գրադարաններ, ինչպիսին է OpenCV-ն՝ առանց ֆայլի ձևաչափերի, բիթերի խորությունների, գունային տարածությունների, բուֆերային կառավարման և այլնի մասին իմանալու անհրաժեշտության: 

Ահա SimpleCV-ի հիմնական կարևորագույն կետերից մի քանիսը. 

• Բաց կոդով
• Ընթեռնելի ինտերֆեյս
• Հեշտությամբ ստեղծեք համակարգչային տեսողության առաջադրանքներ
• Բարձր հզորությամբ համակարգչային տեսողության գրադարանների հասանելիություն