10 najboljih biblioteka za obradu slika u Pythonu

Podaci su najvrjedniji resurs koji poduzeća imaju u današnjem digitalnom dobu, a veliki dio tih podataka sastoji se od slika. Znanstvenici koji se bave podacima mogu obraditi te slike i unijeti ih u modele strojnog učenja (ML) kako bi dobili duboke uvide za poslovanje. 

Obrada slike je proces pretvaranja slika u digitalne oblike prije izvođenja posebnih operacija na njima, čime se dobivaju vrijedne informacije. 

Postoji nekoliko glavnih vrsta obrade slike: 

• Vizualizacija: Otkrivaju se objekti koji nisu vidljivi na slici
• Priznanje: Otkrijte objekte prisutne na slici
  
• Oštrenje i restauracija: Izvorne slike su poboljšane
• Prepoznavanje uzorka: Uzorci na slici su izmjereni
• Dohvaćanje: Pronađite slike koje su slične originalu pretraživanjem velike baze podataka

Jednom kada tvrtka odluči upotrijebiti obradu slike, postoje mnoge potencijalne primjene. Na primjer, obrada slike često se koristi u medicinskim istraživanjima i za razvoj točnih planova liječenja. Također se može koristiti za oporavak i rekonstrukciju oštećenih dijelova slike ili za prepoznavanje lica. 

Kako bi brzo i učinkovito obradili ovu veliku količinu podataka, znanstvenici koji se bave podacima moraju se osloniti na alate za obradu slike za strojno učenje i zadatke dubokog učenja. Mnoge od vrhunskih biblioteka za obradu slika koriste se u Pythonu. 

Pogledajmo 10 najboljih biblioteka za obradu slika u Pythonu: 

1. OpenCV

Na vrhu našeg popisa nalazi se OpenCV, biblioteka otvorenog koda koju je razvio i objavio Intel 2000. OpenCV se često koristi za zadatke računalnog vida kao što su prepoznavanje lica, prepoznavanje objekata, prepoznavanje lica, segmentacija slike i još mnogo toga. 

Napisan u C++, OpenCV također dolazi s Python omotom i može se koristiti uz NumPy, SciPy i Matplotlib. Jedan od najboljih aspekata OpenCV-a je taj što se biblioteka računalnog vida neprestano razvija zahvaljujući brojnim suradnicima na Githubu. 

Biblioteka za obradu slike omogućuje pristup do više od 2,500 vrhunskih i klasičnih algoritama. Korisnici mogu koristiti OpenCV za izvođenje nekoliko specifičnih zadataka poput uklanjanja crvenila očiju i praćenja pokreta očiju. 

Evo nekih od glavnih značajki OpenCV-a: 

• Koriste ga velike tvrtke kao što su IBM, Google i Toyota
• Algoritamska učinkovitost
• Veliki pristup algoritmima
• Više sučelja

2. Scikit-Image

Još jedna najbolja biblioteka za obradu slika na tržištu je Scikit-Image, koja se koristi za gotovo sve zadatke računalnog vida. Scikit-Image djelomično je napisan u Cythonu, koji je programski jezik koji je nadskup Pythona. Ova jedinstvena struktura pomaže u postizanju dobrih performansi. 

Scikit-Image, koji koristi nizove NumPy kao slikovne objekte, nudi mnogo različitih algoritama za segmentaciju, manipulaciju prostorom boja, geometrijsku transformaciju, analizu, morfologiju, otkrivanje značajki i još mnogo toga.

Evo nekih od glavnih naglasaka Scikit-Imagea: 

• Otvoreni kod i jednostavan za korištenje 
• Besplatno uz minimalna zakonska i licencna ograničenja
• Svestran 
• Aplikacije iz stvarnog svijeta poput predviđanja ponašanja potrošača

3. SciPy

Izvorno dizajniran za matematička i znanstvena izračunavanja, SciPy je također vrhunska biblioteka za izvođenje višedimenzionalne obrade slike uvozom podmodula scipy.ndimage. SciPy pruža funkcije za rad s n-dimenzionalnim Numpy nizovima. 

Ova biblioteka za obradu slika još je jedna izvrsna opcija ako tražite širok raspon aplikacija kao što su segmentacija slike, konvolucija, čitanje slika, prepoznavanje lica, izdvajanje značajki i više. 

Evo nekih od glavnih značajki Scipyja: 

• Naredbe i klase visoke razine za vizualizaciju i manipuliranje podacima
• Otvoreni izvor
• Interaktivne sesije s Pythonom
• Klase, web i baze podataka rutine za paralelno programiranje

4. Mahotas

Još jedna vrhunska biblioteka za obradu slika u Pythonu je Mahotas, koja je izvorno dizajnirana za informatiku bioslike. Mahotas omogućuje programerima da iskoriste prednosti naprednih značajki kao što su lokalni binarni obrasci i haralick. Može izračunati 2D i 3D slike putem svog modula mahotas.features.haralick i izvlači informacije iz slika kako bi izvršio naprednu obradu slike. 

Mahotas ima mnoge popularne funkcije kao što su Watershed, izračuni konveksnih točaka, morfološka obrada i podudaranje predložaka. Postoji više od 100 funkcija za mogućnosti računalnog vida. 

Evo nekih od glavnih istaknutih stvari Mahotasa: 

• Preko 100 funkcionalnosti za računalni vid
• Napredne postavke
• Računa 2D i 3D slike
• Stalno dodavanje novih funkcionalnosti 

5. Jastuk/PIL

Još jedna biblioteka otvorenog koda za zadatke obrade slika, Pillow je napredna verzija PIL-a (Python Imaging Library). S Pillowom možete izvršiti mnoge procese u obradi slike kao što su operacije s točkama, filtriranje i manipulacija. 

Pillow je jedna od najboljih biblioteka za rukovanje slikama zahvaljujući podršci za širok raspon formata slika. Knjižnica za obradu slika jednostavna je za korištenje, što je čini jednim od najčešćih alata za podatkovne znanstvenike koji rade sa slikama. 

Evo nekih od glavnih značajki Pillowa: 

• Podrška za razne formate slika poput JPEG i PNG
• Jednostavan za korištenje
• Razne metode obrade slike
• Korisno za povećanje podataka o vježbanju za probleme računalnog vida

6. SimpleITK

SimpleITK radi malo drugačije od ostalih biblioteka za obradu slika na ovom popisu. Umjesto da slike promatra kao nizove, SimpleITK ih smatra skupom točaka na fizičkoj regiji u prostoru. Drugim riječima, definira područje koje zauzimaju slike kao ishodište, veličinu, razmak i kosinusnu matricu smjera. To omogućuje SimpleITK-u učinkovitu obradu slika i podršku za 2D, 3D i 4D dimenzije. 

SimpleITK se često koristi za segmentaciju slike i registraciju slike, što je proces preklapanja dvije ili više slika. 

Evo nekih od glavnih naglasaka SimpleITK-a: 

• Podrška za 2D i 3D slike
• Napredne značajke programiranja koje pružaju performanse, fleksibilnost i učinkovitost
• Segmentacija slike i registracija slike
• Slike smatra skupom točaka na fizičkoj regiji u prostoru

7. matplotlib

Matplotlib je još jedna izvrsna opcija za biblioteku za obradu slika. Posebno je koristan kao slikovni modul za rad sa slikama u Pythonu, a uključuje dvije specifične metode za čitanje i prikaz slika. Matplotlib je specijaliziran za 2D iscrtavanje nizova kao višeplatformska biblioteka za vizualizaciju podataka na Numpy nizovima. 

Knjižnica za obradu slike obično se koristi za 2D vizualizacije kao što su raspršeni dijagrami, histogrami i stupčasti grafikoni, ali se pokazala korisnom za obradu slike učinkovitim izvlačenjem informacija iz slike. Važno je napomenuti da Matplotlib ne podržava sve formate datoteka. 

Evo nekih od glavnih značajki Matplotliba: 

• Jednostavan i jednostavan za korištenje
• Pruža visokokvalitetne slike i crteže u različitim formatima
• Otvoreni izvor
• vrlo prilagodljiv

8. numpy

Iako je NumPy Python biblioteka otvorenog koda koja se koristi za numeričku analizu, može se koristiti i za zadatke obrade slike kao što su obrezivanje slike, manipuliranje pikselima, maskiranje vrijednosti piksela i više. NumPy sadrži matricu i višedimenzionalne nizove kao strukture podataka. 

NumPy se također može koristiti za pomoć pri smanjenju boje, binarizaciji, lijepljenju s kriškom, pozitivnoj ili negativnoj inverziji i mnogim drugim funkcijama. Slike se također mogu smatrati sastavljenima od nizova, što NumPyju omogućuje izvođenje različitih zadataka obrade slika. 

Evo nekih od glavnih značajki NumPy-ja: 

• Kompaktna pohrana podataka
• Brza obrada nizova
• Pomaže s mnogim funkcijama
• Kompatibilnost podataka s drugim knjižnicama

9. Pgmagick

Bliži se kraju našeg popisa Pgmagick, još jedna vrhunska Python biblioteka za obradu slika za GraphicMagick biblioteku. Alat za obradu slika ima impresivnu kolekciju alata i biblioteka koje pružaju pomoć u uređivanju slika i manipulaciji slikama. 

Evo nekih od glavnih značajki Pgmagicka:

• Velika zbirka alata i biblioteka
• Uređivanje slika i manipulacija slikama
• Podržava mnoge formate slika
• Otvoreni izvor

10. Jednostavan CV

Posljednja biblioteka za obradu slike u Pythonu na našem popisu je SimpleCV, koji je popularan okvir otvorenog koda za izradu aplikacija računalnog vida s obradom slike. SimpleCV ima čitljivo sučelje za kamere, pretvorbu formata, manipulaciju slikama, izdvajanje značajki i više. 

Knjižnica za obradu slika popularna je među onima koji žele jednostavno izraditi zadatke računalnog vida. Korisnicima omogućuje pristup moćnim bibliotekama računalnog vida kao što je OpenCV bez potrebe da uče o formatima datoteka, dubinama bitova, prostorima boja, upravljanju međuspremnikom itd. 

Evo nekih od glavnih značajki SimpleCV-a: 

• Otvoreni izvor
• Čitljivo sučelje
• Jednostavno izradite zadatke računalnog vida
• Pristup moćnim bibliotekama računalnog vida