Hướng dẫn which python library is best for image processing? - thư viện python nào là tốt nhất để xử lý hình ảnh?

Một lượng lớn dữ liệu được thu thập ngày hôm nay được tạo thành từ hình ảnh và video. Đó là lý do tại sao xử lý hình ảnh hiệu quả để dịch và lấy thông tin là rất quan trọng cho các doanh nghiệp. & NBSP;

Các nhà khoa học dữ liệu thường xử lý các hình ảnh trước khi cho nó ăn vào các mô hình học máy để đạt được kết quả mong muốn. Do đó, điều tối quan trọng là hiểu các khả năng của các thư viện xử lý hình ảnh khác nhau để hợp lý hóa quy trình công việc của họ.

Trong bài viết này, chúng tôi đang liệt kê các thư viện xử lý hình ảnh hàng đầu trong Python:

Belamy

Đăng ký liều hàng tuần của bạn về những gì đang hoạt động trong công nghệ mới nổi.

1. Hình ảnh Scikit

Scikit-Image sử dụng các mảng numpy làm đối tượng hình ảnh bằng cách chuyển đổi các hình ảnh gốc. Những ndarry này có thể là số nguyên (đã ký hoặc không dấu) hoặc phao. Và khi Numpy được xây dựng trong lập trình C, nó rất nhanh, làm cho nó trở thành một thư viện hiệu quả để xử lý hình ảnh. Trong số các phương pháp khác nhau, các nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng kỹ thuật gryscale trong đó mỗi pixel là một màu xám.

2. Opencv

Được phát hành lần đầu tiên vào năm 2000, OpenCV đã trở thành một thư viện phổ biến do dễ sử dụng và dễ đọc. Thư viện tập trung vào xử lý hình ảnh, phát hiện khuôn mặt, phát hiện đối tượng và nhiều hơn nữa. Nó được viết bằng C ++ nhưng cũng đi kèm với trình bao bọc Python và có thể hoạt động song song với Numpy, Scipy và Matplotlib. Được hỗ trợ bởi hơn một nghìn người đóng góp trên GitHub, Thư viện Tầm nhìn Máy tính tiếp tục tăng cường cho việc xử lý hình ảnh dễ dàng.

3. Mahotas

Mahotas cho phép các nhà phát triển sử dụng các tính năng nâng cao của mình như Haralick, các mẫu nhị phân địa phương, v.v. Nó có thể tính toán hình ảnh 2D và 3D thông qua mahotas.features.Haralick Module và thực hiện xử lý hình ảnh nâng cao bằng cách trích xuất thông tin từ hình ảnh. Mahotas có hơn 100 chức năng cho khả năng thị giác máy tính có thể cho phép bạn thực hiện các quy trình như đầu nguồn, xử lý hình thái, tích chập, v.v.

Ở đây, liên kết đến tài liệu và GitHub.

4. Simpleltk

Không giống như các thư viện khác coi hình ảnh là mảng, Simpleitk coi hình ảnh là một tập hợp các điểm trên một vùng vật lý trong không gian. Vùng bị chiếm bởi hình ảnh được định nghĩa là Ma trận gốc, khoảng cách, kích thước và hướng. Modus operandi này cho phép nó xử lý hình ảnh hiệu quả. Nó hỗ trợ một loạt các kích thước bao gồm 2D, 3D và 4D.

5. Scipy

SCIPY chủ yếu được sử dụng cho toán học và tính toán khoa học, nhưng bạn cũng có thể thực hiện các thuật toán để thao tác hình ảnh bằng cách nhập mô -đun Scippy.ndimage. Bạn có thể thực hiện hình thái nhị phân, đo đối tượng, lọc tuyến tính và phi tuyến tính. Bên cạnh đó, người ta có thể vẽ các đường viền, điều chỉnh phép nội suy, bộ lọc, hiệu ứng, khử nhiễu và trích xuất và phân đoạn tương tự khác trên hình ảnh.

6. Gối

Thư viện là một phiên bản nâng cao của PIL, được hỗ trợ bởi Tidelift. Nó bao gồm các quy trình khác nhau trong xử lý hình ảnh như hoạt động điểm, lọc, thao tác, và nhiều hơn nữa. Gối cũng hỗ trợ một loạt các định dạng hình ảnh, do đó làm cho thư viện phải có của nó để xử lý hình ảnh.

7. Matplotlib

Matplotlib chủ yếu được sử dụng cho trực quan 2D, nhưng nó cũng có thể được tận dụng để xử lý hình ảnh. Mặc dù nó không hỗ trợ tất cả các định dạng tệp, matplotlib có hiệu quả trong việc thay đổi hình ảnh để trích xuất thông tin ra khỏi nó.

Quan điểm

Các kỹ thuật xử lý hình ảnh và video đang nhanh chóng được áp dụng trên toàn cầu do nhiều trường hợp sử dụng. Gần đây, Đường sắt Ấn Độ đang sử dụng nhận dạng khuôn mặt để xác định tội phạm. Bên cạnh đó, nó cũng đã trở thành một phần không thể thiếu của khoa học dữ liệu và quy trình trí tuệ nhân tạo để thu thập thông tin ra khỏi hình ảnh hoặc video. & NBSP;

Mặc dù chúng tôi đã tổng hợp một vài thư viện được sử dụng rộng rãi nhất, nhưng có rất nhiều người khác trong thị trường công nghệ có thể được sử dụng cho các yêu cầu cụ thể. Do đó, bạn nên xác định nhu cầu của mình và dựa trên rằng bạn có thể xác định thư viện xử lý hình ảnh phù hợp nhất.

Đơn giản. ....

Matplotlib. ....

Thư viện hình ảnh Python là gì?

• Thư viện hình ảnh Python là một thư viện bổ sung miễn phí và nguồn mở cho ngôn ngữ lập trình Python, thêm hỗ trợ cho việc mở, thao tác và lưu nhiều định dạng tệp hình ảnh khác nhau. Nó có sẵn cho Windows, Mac OS X và Linux. Phiên bản mới nhất của PIL là 1.1.Objects not visible in the image are detected
• Dữ liệu là các doanh nghiệp tài nguyên có giá trị nhất trong thời đại kỹ thuật số ngày nay và một phần lớn dữ liệu này được tạo thành từ hình ảnh. Các nhà khoa học dữ liệu có thể xử lý các hình ảnh này và đưa chúng vào các mô hình học máy (ML) để có được những hiểu biết sâu sắc cho một doanh nghiệp. & NBSP;Detect objects present in the image
  
• Xử lý hình ảnh là quá trình chuyển đổi hình ảnh thành các hình thức kỹ thuật số trước khi thực hiện các hoạt động đặc biệt trên chúng, mang lại thông tin có giá trị. & NBSP;Original images are enhanced
• Có một vài loại xử lý hình ảnh chính: & nbsp;The patterns in the image are measured
• Trực quan hóa: Các đối tượng không hiển thị trong hình ảnh được phát hiệnFind images that are similar to the original by searching a large database

Nhận dạng: Phát hiện các đối tượng có trong hình ảnh

Làm sắc nét và phục hồi: Hình ảnh gốc được tăng cường

Nhận dạng mẫu: Các mẫu trong hình được đo

Truy xuất: Tìm hình ảnh tương tự như bản gốc bằng cách tìm kiếm cơ sở dữ liệu lớn

Một khi một doanh nghiệp quyết định sử dụng xử lý hình ảnh, có nhiều ứng dụng tiềm năng. Ví dụ, xử lý hình ảnh thường được sử dụng trong nghiên cứu y học và để phát triển các kế hoạch điều trị chính xác. Nó cũng có thể được sử dụng để phục hồi và xây dựng lại các phần bị hỏng của một hình ảnh hoặc để thực hiện phát hiện khuôn mặt. & Nbsp;

Để xử lý lượng dữ liệu lớn này một cách nhanh chóng và hiệu quả, các nhà khoa học dữ liệu phải dựa vào các công cụ xử lý hình ảnh cho các nhiệm vụ học tập và học sâu. Nhiều thư viện xử lý hình ảnh hàng đầu được sử dụng trong Python. & NBSP;

Hãy cùng xem 10 thư viện xử lý hình ảnh tốt nhất trong Python: & nbsp;

1. OpenCV

• Đứng đầu danh sách của chúng tôi là OpenCV, một thư viện nguồn mở được phát triển và phát hành bởi Intel vào năm 2000. OpenCV thường được triển khai cho các tác vụ tầm nhìn máy tính như phát hiện khuôn mặt, phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, phân đoạn hình ảnh và nhiều hơn nữa. & NBSP;
• Được viết bằng C ++, OpenCV cũng đi kèm với trình bao bọc Python và có thể được sử dụng cùng với Numpy, Scipy và Matplotlib. Một trong những khía cạnh tốt nhất của OpenCV là Thư viện Tầm nhìn Máy tính liên tục phát triển nhờ nhiều người đóng góp trên GitHub. & NBSP;
• Thư viện xử lý hình ảnh cung cấp quyền truy cập vào hơn 2.500 thuật toán tiên tiến và cổ điển. Người dùng có thể sử dụng OpenCV để thực hiện một số tác vụ cụ thể như loại bỏ mắt đỏ và theo chuyển động của mắt. & NBSP;
• Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của OpenCV: & NBSP;

Được sử dụng bởi các công ty lớn như IBM, Google và Toyota

Hiệu quả thuật toán

SCIKIT-IMAGE, sử dụng các mảng numpy làm đối tượng hình ảnh, cung cấp nhiều thuật toán khác nhau để phân đoạn, thao tác không gian màu, chuyển đổi hình học, phân tích, hình thái, phát hiện tính năng, và nhiều hơn nữa.

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của hình ảnh scikit: & nbsp;

• Nguồn mở và dễ sử dụng & nbsp;
• Miễn phí với các hạn chế về pháp lý và cấp phép tối thiểu
• Versatile 
• Các ứng dụng trong thế giới thực như dự đoán hành vi của người tiêu dùng

3. Scipy

Được thiết kế ban đầu cho các tính toán toán học và khoa học, SCIPY cũng là một thư viện hàng đầu để thực hiện xử lý hình ảnh đa chiều bằng cách nhập mô hình con scipy.ndimage. SCIPY cung cấp các chức năng để hoạt động trên các mảng numpy n-chiều. & Nbsp;

Thư viện xử lý hình ảnh này là một tùy chọn tuyệt vời khác nếu bạn đang tìm kiếm một loạt các ứng dụng như phân đoạn hình ảnh, tích chập, đọc hình ảnh, phát hiện khuôn mặt, trích xuất tính năng, v.v. & NBSP;

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của SCIPY: & NBSP;

• Các lệnh và lớp cấp cao để trực quan hóa và thao tác dữ liệu
• Mã nguồn mở
• Phiên tương tác với Python
• Các lớp, web và thói quen cơ sở dữ liệu để lập trình song song

4. Mahotas

Một thư viện xử lý hình ảnh hàng đầu nữa trong Python là Mahotas, ban đầu được thiết kế để tin học sinh học. Mahotas cho phép các nhà phát triển tận dụng các tính năng nâng cao như mẫu nhị phân địa phương và Haralick. Nó có thể tính toán hình ảnh 2D và 3D thông qua mô -đun mahotas.features.haralick và nó trích xuất thông tin từ hình ảnh để thực hiện xử lý hình ảnh nâng cao. & NBSP;

Mahotas có nhiều chức năng phổ biến như đầu nguồn, tính toán điểm lồi, xử lý hình thái và khớp mẫu. Có hơn 100 chức năng cho khả năng thị giác máy tính. & NBSP;

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Mahotas: & NBSP;

• Hơn 100 chức năng cho tầm nhìn máy tính
• Các tính năng tiên tiến
• Tính toán hình ảnh 2D và 3D
• Liên tục thêm các chức năng mới & nbsp;

5. Gối/Pil

Một thư viện nguồn mở khác cho các tác vụ xử lý hình ảnh, Gối là phiên bản nâng cao của PIL (Thư viện hình ảnh Python). Với gối, bạn có thể thực hiện nhiều quy trình trong xử lý hình ảnh như hoạt động điểm, lọc và thao tác. & NBSP;

Gối là một trong những thư viện hàng đầu để xử lý hình ảnh nhờ sự hỗ trợ của nó cho một loạt các định dạng hình ảnh. Thư viện xử lý hình ảnh rất dễ sử dụng, làm cho nó trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất cho các nhà khoa học dữ liệu làm việc với hình ảnh. & NBSP;

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của gối: & nbsp;

• Hỗ trợ cho các định dạng hình ảnh khác nhau như JPEG và PNG
• Dễ sử dụng
• Các phương pháp xử lý hình ảnh khác nhau
• Hữu ích để tăng cường dữ liệu đào tạo cho các vấn đề về thị lực máy tính

6. Đơn giản

Simpleitk hoạt động khác một chút so với các thư viện xử lý hình ảnh khác trong danh sách này. Thay vì coi hình ảnh là mảng, Simpleitk coi chúng là một tập hợp các điểm trên một vùng vật lý trong không gian. Nói cách khác, nó định nghĩa khu vực bị chiếm bởi hình ảnh là ma trận gốc, kích thước, khoảng cách và hướng cosine. Điều này cho phép SimpleItk xử lý hình ảnh hiệu quả và hỗ trợ kích thước 2D, 3D và 4D. & NBSP;

Simpleitk thường được sử dụng để phân đoạn hình ảnh và đăng ký hình ảnh, đây là quá trình phủ hai hoặc nhiều hình ảnh. & NBSP;

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Simpleitk: & NBSP;

• Hỗ trợ hình ảnh 2D và 3D
• Các tính năng lập trình nâng cao mang lại hiệu suất, tính linh hoạt và hiệu quả
• Phân đoạn hình ảnh và đăng ký hình ảnh
• Coi hình ảnh là tập hợp các điểm trên vùng vật lý trong không gian

7. Matplotlib

Matplotlib là một lựa chọn tuyệt vời khác cho thư viện xử lý hình ảnh. Nó đặc biệt hữu ích như một mô -đun hình ảnh để làm việc với hình ảnh trong Python và nó bao gồm hai phương pháp cụ thể để đọc và hiển thị hình ảnh. Matplotlib được chuyên về các sơ đồ 2D của các mảng như một thư viện trực quan hóa dữ liệu đa nền tảng trên các mảng numpy. & Nbsp;

Thư viện xử lý hình ảnh thường được sử dụng để trực quan hóa 2D như các sơ đồ phân tán, biểu đồ và biểu đồ thanh, nhưng nó đã được chứng minh là hữu ích cho việc xử lý hình ảnh bằng cách rút thông tin ra khỏi hình ảnh một cách hiệu quả. Điều quan trọng cần lưu ý là Matplotlib không hỗ trợ tất cả các định dạng tệp. & NBSP;

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của matplotlib: & nbsp;

• Đơn giản và dễ sử dụng
• Cung cấp hình ảnh và âm mưu chất lượng cao ở các định dạng khác nhau
• Mã nguồn mở
• Phiên tương tác với Python

Các lớp, web và thói quen cơ sở dữ liệu để lập trình song song

4. Mahotas

Numpy cũng có thể được sử dụng để giúp giảm màu, binarization, dán với lát cắt, đảo ngược tích cực hoặc tiêu cực và nhiều chức năng khác. Hình ảnh cũng có thể được coi là tạo thành các mảng, đó là những gì cho phép Numpy thực hiện các tác vụ xử lý hình ảnh khác nhau. & NBSP;

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của Numpy: & NBSP;

• Lưu trữ dữ liệu nhỏ gọn
• Xử lý các mảng tốc độ cao
• Giúp với nhiều chức năng
• Khả năng tương thích dữ liệu với các thư viện khác

9. PGMAGICK

Gần cuối danh sách của chúng tôi là PGMAGICK, đây là một thư viện Python hàng đầu khác để xử lý hình ảnh cho thư viện đồ họa. Công cụ xử lý hình ảnh có một bộ sưu tập các công cụ và thư viện ấn tượng cung cấp hỗ trợ trong chỉnh sửa hình ảnh và thao tác hình ảnh. & NBSP;

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của PGMagick:

• Bộ sưu tập lớn các công cụ và thư viện
• Chỉnh sửa hình ảnh và thao tác hình ảnh
• Hỗ trợ nhiều định dạng hình ảnh
• Mã nguồn mở

10. SimpleCv

Thư viện xử lý hình ảnh cuối cùng trong Python trong danh sách của chúng tôi là SimpleCV, đây là khung công tác nguồn mở phổ biến để tạo các ứng dụng tầm nhìn máy tính với xử lý hình ảnh. SimpleCV có giao diện có thể đọc được cho máy ảnh, chuyển đổi định dạng, thao tác hình ảnh, trích xuất tính năng, v.v. & NBSP;

Thư viện xử lý hình ảnh là phổ biến trong số những người muốn dễ dàng tạo ra các tác vụ tầm nhìn máy tính. Nó cho phép người dùng truy cập vào các thư viện tầm nhìn máy tính công suất cao như OpenCV mà không cần phải tìm hiểu về định dạng tệp, độ sâu bit, không gian màu, quản lý bộ đệm, v.v. & NBSP;

Dưới đây là một số điểm nổi bật chính của SimpleCV: & NBSP;

• Mã nguồn mở
• 10. SimpleCv
• Thư viện xử lý hình ảnh cuối cùng trong Python trong danh sách của chúng tôi là SimpleCV, đây là khung công tác nguồn mở phổ biến để tạo các ứng dụng tầm nhìn máy tính với xử lý hình ảnh. SimpleCV có giao diện có thể đọc được cho máy ảnh, chuyển đổi định dạng, thao tác hình ảnh, trích xuất tính năng, v.v. & NBSP;
• Thư viện xử lý hình ảnh là phổ biến trong số những người muốn dễ dàng tạo ra các tác vụ tầm nhìn máy tính. Nó cho phép người dùng truy cập vào các thư viện tầm nhìn máy tính công suất cao như OpenCV mà không cần phải tìm hiểu về định dạng tệp, độ sâu bit, không gian màu, quản lý bộ đệm, v.v. & NBSP;

Python có tốt cho xử lý hình ảnh không?

OpenCV có tốt nhất để xử lý hình ảnh không?

Bạn cần thư viện nào để xử lý hình ảnh?

Thư viện hình ảnh Python là gì?