6 bibliotek przetwarzania obrazów w języku Python do wydajnej manipulacji wizualnej

Świat wokół nas postrzegamy głównie wizualnie. Ludzie są w stanie identyfikować obiekty, postrzegać odległość, a nawet odgadywać teksturę, po prostu widząc obrazy.

Jednak pomimo tego, jak powszechne i łatwe wydaje się widzenie, pozostaje ono nieco nieuchwytne, gdy próbuje się zaprogramować komputery, aby je wykonywały. Istnieją jednak algorytmy, które zostały opracowane przez lata, aby pomóc komputerom wykonać to pozornie zniechęcające zadanie przetwarzania obrazu. T

Algorytmy te zostały zaimplementowane w kodzie i dystrybuowane jako biblioteki oprogramowania, które omówimy w tym artykule.

Co to jest przetwarzanie obrazu?

Przetwarzanie obrazu jest częścią wizji komputerowej. Polega ona na zadaniach wykonywanych na obrazach w celu przygotowania ich do wykorzystania w uczeniu maszynowym i szeroko rozumianej sztucznej inteligencji.

Jest to przydatne do wykrywania i identyfikowania obiektów na obrazach. Miałoby to zastosowanie do budowania samojezdnych samochodów i robotów oraz klasyfikowania obrazów w celu identyfikacji treści, takich jak nienawistne treści.

Zastosowania przetwarzania obrazu

Przetwarzanie obrazu jest wykorzystywane w wielu dziedzinach. Niektóre z jego najbardziej powszechnych i przydatnych aplikacji obejmują:

  • Obrazowanie medyczne i diagnostyka, w których sztuczna inteligencja może diagnozować pacjentów na podstawie skanu
  • Bezpieczeństwo przy wdrażaniu biometrycznych systemów bezpieczeństwa i systemów nadzoru budynków.
  • Robotyka przy budowaniu robotów zdolnych widzieć swoje otoczenie. Wśród nich są samochody autonomiczne.
  • Rzeczywistość rozszerzona, na przykład filtry. Przetwarzanie obrazu służy do identyfikacji obiektów i stosowania do nich filtrów.
  • Analiza ruchu w celu odczytania tablic rejestracyjnych. Można to wykorzystać w organach ścigania do identyfikacji kierowców, którzy nie zatrzymują się na czerwonych światłach lub w fotoradarach.

W przetwarzaniu obrazu stosuje się różne algorytmy. Obejmują one dylatację i erozję morfologiczną, transformację Gaussa, transformację Fouriera, wykrywanie krawędzi i przetwarzanie obrazu falkowego.

W przypadku braku bibliotek oprogramowania, algorytmy te musiałyby zostać zaimplementowane od podstaw. Na szczęście istnieją gotowe biblioteki, które implementują wymaganą funkcjonalność. Oto lista niektórych z najczęstszych.

OpenCV

OpenCV to jedna z najpopularniejszych bibliotek do przetwarzania obrazów. Służy do implementacji algorytmów widzenia komputerowego oraz przeprowadzania uczenia maszynowego i przetwarzania obrazu.

Ponadto jest dostępny za darmo i jest open source. Co więcej, OpenCV jest wszechstronny, ponieważ może być używany z różnymi językami programowania. Należą do nich Python, C++ i Java.

Biblioteka implementuje wiele funkcji i algorytmów potrzebnych do przetwarzania obrazu. Obejmują one wykrywanie krawędzi, wyodrębnianie cech, transformacje, obracanie, zmianę rozmiaru i ulepszanie.

Obraz Scikit

Scikit-image oferuje przyjazny dla użytkownika i wydajny sposób przetwarzania obrazu. Umożliwia wprowadzanie/wyprowadzanie obrazu, transformację, filtrowanie, segmentację, ekstrakcję cech, przywracanie obrazu i transformacje geometryczne.

Biblioteka integruje się z innymi naukowymi bibliotekami obliczeniowymi i umożliwia użytkownikom łatwą manipulację i ulepszanie obrazów do różnych zastosowań, od podstawowych operacji, takich jak zmiana rozmiaru, po zaawansowane zadania, takie jak rozpoznawanie obiektów lub przywracanie obrazu.

ProsteITK

SimpleITK to uproszczona wersja ITK. ITK (Insight Toolkit) to wieloplatformowa biblioteka typu open source do analizy obrazów. SimpleITK obsługuje odczytywanie i zapisywanie obrazów z ponad 20 formatów plików graficznych.

Oprócz Pythona współpracuje z innymi językami programowania, takimi jak R, Java, Ruy, Lua, C++ i C#. Zapewnia szeroki zakres funkcji, które można wykorzystać do pracy z obrazami.

SimpleITK jest również potężny, ponieważ obsługuje pracę z obrazami 2D, 3D, 4D i 5D. Obsługuje również przetwarzanie równoległe w celu przyspieszenia operacji.

SciPy

SciPy jest kuzynem popularnej biblioteki do analizy numerycznej, NumPy. SciPy służy do obliczeń naukowych, podczas gdy NumPy służy do obliczeń numerycznych. Ponieważ SciPy używa NumPy pod maską, jest bardzo szybki i wydajny.

Obsługuje również pracę z obrazami wielowymiarowymi. Biblioteka implementuje funkcje do przeprowadzania filtrowania, morfologii, pomiarów obiektów i interpolacji B-sklejanej.

Poduszka

Pillow jest kontynuacją Python Imaging Library (PIL). PIL była biblioteką do pracy z obrazami w Pythonie. Jednak działał tylko z Pythonem2 i został wycofany w 2011 roku.

Poduszka to rozwidlenie projektu. Obsługuje odczytywanie obrazów z różnych formatów plików do własnej wewnętrznej reprezentacji. Wewnętrzna reprezentacja Pillow skutecznie manipuluje obrazami i zapewnia dość wydajne funkcje przetwarzania obrazu. Obsługuje również szybki dostęp do danych i wykonywanie operacji, takich jak obracanie i zmiana rozmiaru.

pgmagick

pgmagick to otwarta biblioteka Pythona napisana przez Hideo Huttoriego. Działa jako opakowanie dla GrphicsMagick, który jest zbiorem narzędzi i bibliotek używanych do czytania, pisania i manipulowania obrazami.

Biblioteka obsługuje ponad 88 różnych formatów obrazów i może wykonywać kilka funkcji, takich jak pobieranie rozmiaru obrazów, wyostrzanie lub rozmycie obrazów, wykrywanie krawędzi, wirowanie ich, solaryzacja, porównywanie obrazów i zapisywanie ich na dysku.

pgmagick może być używany do tworzenia gifów, rysowania tekstu i konwertowania obrazów z różnych formatów plików.

Ostatnie słowa

Chociaż ta lista nie jest wyczerpująca, biblioteki wymienione powyżej są jednymi z najpopularniejszych bibliotek używanych w przetwarzaniu obrazów. Były używane przez wiele osób i organizacji do wdrażania systemów zdolnych do wykrywania, segmentacji i analizy obiektów.

Było to niezwykle przydatne w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki. Jako alternatywę dla bibliotek możesz użyć interfejsów API do analizy obrazu.

x