10 bedste billedbehandlingsbiblioteker i Python

Data er den mest værdifulde ressource, virksomheder har i nutidens digitale tidsalder, og en stor del af disse data består af billeder. Dataforskere kan behandle disse billeder og indlæse dem i maskinlæringsmodeller (ML) for at få dyb indsigt for en virksomhed. 

Billedbehandling er processen med at omdanne billeder til digitale former, før der udføres specielle operationer på dem, hvilket giver værdifuld information. 

Der er et par hovedtyper af billedbehandling: 

• Visualisering: Objekter, der ikke er synlige på billedet, registreres
• Anerkendelse: Registrer objekter i billedet
  
• Slibning og restaurering: Originalbilleder er forbedret
• Mønster genkendelse: Mønstrene på billedet er målt
• Hentning: Find billeder, der ligner originalen, ved at søge i en stor database

Når en virksomhed beslutter sig for at bruge billedbehandling, er der mange potentielle anvendelser. For eksempel bruges billedbehandling ofte i medicinsk forskning og til at udvikle præcise behandlingsplaner. Det kan også bruges til at gendanne og rekonstruere korrupte dele af et billede eller til at udføre ansigtsgenkendelse. 

For at kunne behandle denne store mængde data hurtigt og effektivt, skal dataforskere stole på billedbehandlingsværktøjer til maskinlæring og deep learning-opgaver. Mange af de bedste billedbehandlingsbiblioteker bruges i Python. 

Lad os tage et kig på de 10 bedste billedbehandlingsbiblioteker i Python: 

1. OpenCV

Øverst på vores liste er OpenCV, som er et open source-bibliotek, der blev udviklet og udgivet af Intel i 2000. OpenCV bruges ofte til computervisionsopgaver som ansigtsgenkendelse, objektgenkendelse, ansigtsgenkendelse, billedsegmentering og meget mere. 

Skrevet i C++ kommer OpenCV også med en Python-indpakning og kan bruges sammen med NumPy, SciPy og Matplotlib. Et af de bedste aspekter ved OpenCV er, at computervisionsbiblioteket konstant udvikler sig takket være dets mange bidragydere på Github. 

Billedbehandlingsbiblioteket giver adgang til over 2,500 state-of-the-art og klassiske algoritmer. Brugere kan bruge OpenCV til at udføre flere specifikke opgaver som at fjerne røde øjne og følge øjenbevægelser. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i OpenCV: 

• Brugt af store virksomheder som IBM, Google og Toyota
• Algoritmisk effektivitet
• Stor adgang til algoritmer
• Flere grænseflader

2. Scikit-billede

Et andet top billedbehandlingsbibliotek på markedet er Scikit-Image, som bruges til næsten alle computervisionsopgaver. Scikit-Image er delvist skrevet i Cython, som er et programmeringssprog, der er et supersæt af Python. Denne unikke struktur hjælper den med at opnå god ydeevne. 

Scikit-Image, som bruger NumPy-arrays som billedobjekter, tilbyder mange forskellige algoritmer til segmentering, farverumsmanipulation, geometrisk transformation, analyse, morfologi, funktionsdetektion og meget mere.

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Scikit-Image: 

• Open source og nem at bruge 
• Gratis med minimum juridiske og licensbegrænsninger
• Alsidig 
• Virkelige applikationer som forudsigelse af forbrugeradfærd

3. SciPy

Oprindeligt designet til matematiske og videnskabelige beregninger, er SciPy også et topbibliotek til at udføre multidimensionel billedbehandling ved at importere undermodulet scipy.ndimage. SciPy giver funktioner til at fungere på n-dimensionelle Numpy-arrays. 

Dette billedbehandlingsbibliotek er en anden god mulighed, hvis du leder efter en bred vifte af applikationer som billedsegmentering, foldning, læsning af billeder, ansigtsgenkendelse, udtræk af funktioner og mere. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Scipy: 

• Kommandoer og klasser på højt niveau til visualisering og manipulation af data
• Open source
• Interaktive sessioner med Python
• Klasser, web- og databaserutiner til parallel programmering

4. Mahotas

Endnu et topbilledbehandlingsbibliotek i Python er Mahotas, som oprindeligt blev designet til bioimage-informatik. Mahotas gør det muligt for udviklere at drage fordel af avancerede funktioner som lokale binære mønstre og haralick. Den kan beregne 2D- og 3D-billeder gennem sit mahotas.features.haralick-modul, og den udtrækker information fra billeder for at udføre avanceret billedbehandling. 

Mahotas har mange populære funktioner såsom vandskel, konvekse pointberegninger, morfologisk behandling og skabelonmatchning. Der er over 100 funktioner til computersyn. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Mahotas: 

• Over 100 funktioner til computersyn
• Avancerede funktioner
• Beregner 2D- og 3D-billeder
• Tilføjer konstant nye funktioner 

5. Pude/PIL

Et andet open source-bibliotek til billedbehandlingsopgaver, Pillow er en avanceret version af PIL (Python Imaging Library). Med Pillow kan du udføre mange processer i billedbehandling som punktoperationer, filtrering og manipulation. 

Pillow er et af de bedste biblioteker til håndtering af billeder takket være dens understøttelse af en lang række billedformater. Billedbehandlingsbiblioteket er nemt at bruge, hvilket gør det til et af de mest almindelige værktøjer for dataforskere, der arbejder med billeder. 

Her er nogle af hovedhøjdepunkterne i Pillow: 

• Understøttelse af forskellige billedformater som JPEG og PNG
• Let at bruge
• Forskellige billedbehandlingsmetoder
• Nyttigt til at øge træningsdata til computersynsproblemer

6. SimpleITK

SimpleITK fungerer lidt anderledes end de andre billedbehandlingsbiblioteker på denne liste. I stedet for at betragte billeder som arrays, betragter SimpleITK dem som et sæt punkter på en fysisk region i rummet. Med andre ord definerer det området, der er optaget af billeder, som oprindelse, størrelse, afstand og retnings cosinusmatrix. Dette gør SimpleITK i stand til effektivt at behandle billeder og understøtte 2D-, 3D- og 4D-dimensioner. 

SimpleITK bruges ofte til billedsegmentering og billedregistrering, som er processen med at overlejre to eller flere billeder. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i SimpleITK: 

• Understøttelse af 2D- og 3D-billeder
• Avancerede programmeringsfunktioner, der leverer ydeevne, fleksibilitet og effektivitet
• Billedsegmentering og billedregistrering
• Betragter billeder som et sæt af punkter på det fysiske område i rummet

7. Matplotlib

Matplotlib er en anden god mulighed for et billedbehandlingsbibliotek. Det er især nyttigt som billedmodul til at arbejde med billeder i Python, og det indeholder to specifikke metoder til at læse og vise billeder. Matplotlib er specialiseret i 2D-plot af arrays som et multi-platform datavisualiseringsbibliotek på Numpy-arrays. 

Billedbehandlingsbiblioteket bruges normalt til 2D-visualiseringer som scatterplot, histogrammer og søjlediagrammer, men det har vist sig at være nyttigt til billedbehandling ved effektivt at trække information ud af et billede. Det er vigtigt at bemærke, at Matplotlib ikke understøtter alle filformater. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Matplotlib: 

• Enkel og nem at bruge
• Giver billeder og plots i høj kvalitet i forskellige formater
• Open source
• Meget kan tilpasses

8. nusset

Mens NumPy er et open source Python-bibliotek, der bruges til numerisk analyse, kan det også bruges til billedbehandlingsopgaver som billedbeskæring, manipulering af pixels, maskering af pixelværdier og mere. NumPy indeholder en matrix og multidimensionelle arrays som datastrukturer. 

NumPy kan også bruges til at hjælpe med farvereduktion, binarisering, indsæt med skive, positiv eller negativ inversion og mange andre funktioner. Billeder kan også betragtes som sammensat af arrays, hvilket er det, der gør NumPy i stand til at udføre forskellige billedbehandlingsopgaver. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i NumPy: 

• Kompakt datalagring
• Højhastighedsbehandling af arrays
• Hjælper med mange funktioner
• Datakompatibilitet med andre biblioteker

9. Pgmagick

Nærmer sig slutningen af ​​vores liste er Pgmagick, som er et andet top Python-bibliotek til billedbehandling til GraphicMagick-biblioteket. Billedbehandlingsværktøjet har en imponerende samling af værktøjer og biblioteker, der giver assistance til billedredigering og billedmanipulation. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i Pgmagick:

• Stor samling af værktøjer og biblioteker
• Billedredigering og billedmanipulation
• Understøtter mange billedformater
• Open source

10. SimpleCV

Det sidste billedbehandlingsbibliotek i Python på vores liste er SimpleCV, som er en populær open source-ramme til at skabe computervisionsapplikationer med billedbehandling. SimpleCV har en læsbar grænseflade til kameraer, formatkonvertering, billedmanipulation, udtræk af funktioner og mere. 

Billedbehandlingsbiblioteket er populært blandt dem, der gerne vil lave computervisionsopgaver. Det gør det muligt for brugere at få adgang til højtydende computervisionsbiblioteker som OpenCV uden at skulle lære om filformater, bitdybder, farverum, bufferstyring og mere. 

Her er nogle af de vigtigste højdepunkter i SimpleCV: 

• Open source
• Læsbar grænseflade
• Opret nemt computervisionsopgaver
• Adgang til højtydende computervisionsbiblioteker