Найкращі бібліотеки Python для обробки зображень

Комп’ютерний зір – це галузь штучного інтелекту (ШІ), яка дозволяє комп’ютерам і системам видобувати корисну інформацію з цифрових фотографій, відео та інших візуальних даних і ініціювати дії або давати рекомендації на основі цих даних. Для вилучення цієї інформації необхідна обробка зображень, тобто маніпулювання, редагування або виконання певних операцій над зображенням для вилучення з нього певних характеристик. У цій статті ми розглянемо деякі круті бібліотеки для обробки зображень у Python.

OpenCV

OpenCV – одна з найшвидших і найпоширеніших бібліотек для обробки зображень і комп’ютерного зору. Вона підтримується на Github, де понад тисяча учасників роблять свій внесок у розвиток бібліотеки. Створена компанією Intel у 1999 році, вона підтримує багато мов, таких як C, C++, Java та найпопулярнішу Python. OpenCV пропонує близько 2500 алгоритмів для побудови моделей розпізнавання облич, виявлення об’єктів, сегментації зображень тощо.

Mahotas

Mahotas – це просунута бібліотека python для обробки зображень і комп’ютерного зору, яка пропонує розширені функціональні можливості, такі як порогові значення, згортка, морфологічна обробка та багато іншого. Вона написана на C++, що робить її швидкою.

SimpleCV

SimpleCV можна вважати менш складною версією OpenCV. Це фреймворк на python. Він не вимагає багато передумов і концепцій обробки зображень, таких як колірні простори, управління буферами, власні значення тощо. Тому він підходить для початківців.

Pillow

Pillow базується на бібліотеці зображень Python Imaging Library (PIL). Ця бібліотека надає широку підтримку форматів файлів, ефективне внутрішнє представлення та досить потужні можливості обробки зображень. Вона охоплює декілька дій з обробки зображень, включаючи операції з точками, фільтрацію, маніпулювання тощо.

Scikit-Image

Scikit-Image – відкрита бібліотека python для обробки зображень. Перетворюючи оригінальні зображення, вона використовує масиви NumPy як об’єкти зображень. Оскільки NumPy побудована на мові програмування C, це дуже швидка та ефективна бібліотека для обробки зображень. Вона включає алгоритми для фільтрації, морфології, Виявлення особливостей, Сегментації, Геометричних перетворень, Маніпуляції з колірним простором тощо.

SimplelTK

SimpleITK – бібліотека з відкритим вихідним кодом, яка пропонує багатовимірний аналіз зображень. На відміну від більшості бібліотек для обробки зображень і комп’ютерного зору, які розглядають зображення як масиви, вона розглядає зображення як набір точок у просторі. Вона підтримує такі мови, як Python, R, Java, C#, Lua, Ruby, TCL та C++.

SciPy

SciPy в основному використовується для наукових і математичних обчислень, але його також можна використовувати для обробки зображень і комп’ютерного зору, імпортуючи відповідні модулі бібліотеки. Він може запропонувати такі функції обробки зображень, як згортка, розпізнавання облич, виділення ознак, сегментація зображень тощо.

Pgmagick

Pgmagick – прив’язка GraphicsMagick до python для маніпуляцій із зображеннями. Допомагає виконувати такі функції обробки зображень, як масштабування, обертання, підвищення різкості, градієнтні зображення тощо. Він може обробляти понад 88 різних форматів зображень.

Seaborn

Seaborn – одна з найпопулярніших бібліотек python серед фахівців з обробки даних, оскільки вона допомагає зрозуміти кореляцію між різними точками даних. Це тому, що вона пропонує чудові візуалізації, які роблять модель зрозумілою та привабливою.

Matplotlib

Matplotlib – це бібліотека python, відома для створення візуалізацій, але її також можна використовувати для обробки зображень. Її можна використовувати для вилучення інформації із зображення. Нажаль вона підтримує не всі формати файлів.

Numpy

Numpy – це широко використовувана бібліотека для моделей машинного навчання. Її можна використовувати в обробці зображень для маніпулювання пікселями, маскування значень пікселів та обрізання зображень.