programming python

Mô-đun python nào được sử dụng để xử lý hình ảnh?

Theo IDC, dữ liệu kỹ thuật số sẽ tăng lên tới 175 zettabyte và phần lớn dữ liệu này hình ảnh. Các nhà khoa học dữ liệu cần [trước] đo lường những hình ảnh này trước khi đưa chúng vào bất kỳ mô hình Trí tuệ nhân tạo và học sâu nào. Họ cần phải làm công việc quan trọng [và đôi khi bẩn thỉu] trước khi phần thú vị bắt đầu

Để xử lý nhiều thông tin một cách hiệu quả và nhanh chóng mà không phải trả giá về kết quả Các nhà khoa học dữ liệu cần sử dụng các công cụ chuẩn bị hình ảnh cho Trí tuệ nhân tạo và các nhiệm vụ học sâu

Trong bài viết này, tôi sẽ đi sâu vào các thư viện xử lý ảnh hữu ích nhất trong Python đang được sử dụng mạnh mẽ trong Trí tuệ nhân tạo và các nhiệm vụ học sâu. Vậy hãy bắt đầu

Mục lục

OpenCV
Hình ảnh Scikit
scipy
Thư viện hình ảnh Python [Gối/PIL]
Matplotlib
đơn giảnITK
Nặng nề
đại ca

OpenCV

OpenCV là một trong những thư viện nguồn mở nổi tiếng và được sử dụng rộng rãi nhất cho các tác vụ thị giác máy tính như xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng, nhận diện khuôn mặt, phân đoạn hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt, v.v. Ngoài ra, nó cũng có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ học máy. Điều này được phát triển bởi Intel vào năm 2002. Nó được viết bằng C++ nhưng các nhà phát triển đã cung cấp các liên kết Python và Java. Nó rất dễ đọc và sử dụng

Để xây dựng các mô hình học máy và thị giác máy tính, OpenCV có hơn 2500+ thuật toán. Các thuật toán này rất hữu ích để thực hiện các tác vụ khác nhau như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng, v.v. Hãy xem một số ví dụ mà chúng ta có thể thực hiện bằng OpenCV

Tỷ lệ xám

Tỷ lệ xám là phương pháp chuyển đổi hình ảnh 3 kênh, ví dụ: RGB, HSV, v.v. thành hình ảnh một kênh i. e đến sắc thái của màu xám. Hình ảnh cuối cùng khác nhau giữa trắng hoàn toàn và đen. Tầm quan trọng của Tỷ lệ xám bao gồm Giảm kích thước [chuyển đổi 3 kênh thành hình ảnh một kênh], Giảm độ phức tạp của mô hình, v.v.

Mã bên dưới, đoạn mã hiển thị tỷ lệ xám trong OpenCV

Xoay hình ảnh

OpenCV giúp sử dụng để xoay hình ảnh theo bất kỳ mức độ nào trong phạm vi từ 0 đến 360 độ

Kiểm tra đoạn mã dưới đây để xoay hình ảnh 180 độ

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread['example.jpg']
h, w = image.shape[:2]
rot_matrix = cv.getRotationMatrix2D[[w/2,h/2], -180, 0.5]
rot_image = cv.warpAffine[img, rot_matrix, [w, h]]
plt.imshow[cv.cvtColor[rot_image, cv.COLOR_BGR2RGB]]

OpenCV cung cấp các chức năng khác ngoài những gì chúng ta đã thảo luận cho đến nay. Ngoài ra, nó còn giúp Nhận diện khuôn mặt, Phân đoạn hình ảnh, Trích xuất tính năng, Phát hiện đối tượng, Tái tạo 3-D, v.v.