6 Python bildebehandlingsbiblioteker for effektiv visuell manipulering

Vi oppfatter verden rundt oss mest visuelt. Mennesker er i stand til å identifisere objekter, oppfatte avstand og til og med gjette tekstur bare ved å se bilder.

Likevel, til tross for hvor vanlig og lett det ser ut til å være, forblir det noe unnvikende når man prøver å programmere datamaskiner til å utføre det. Imidlertid er det algoritmer som har blitt utviklet gjennom årene for å hjelpe datamaskiner med å utføre denne tilsynelatende skremmende oppgaven med bildebehandling. T

Disse algoritmene er implementert i kode og distribuert som programvarebiblioteker som vi vil dekke i denne artikkelen.

Hva er bildebehandling?

Bildebehandling er en del av datasyn. Det involverer oppgavene som utføres på bilder som forberedelse til å bruke dem i maskinlæring og, stort sett, kunstig intelligens.

Det er nyttig for å oppdage og identifisere objekter i bilder. Dette kan brukes til å bygge selvkjørende biler og roboter og klassifisere bilder for å identifisere ting som hatefullt innhold.

Anvendelser av bildebehandling

Bildebehandling brukes på en rekke felt. Noen av de vanligste og mest nyttige applikasjonene inkluderer:

  • Medisinsk avbildning og diagnose der AI kan diagnostisere pasienter fra skanning
  • Sikkerhet ved implementering av biometriske sikkerhetssystemer og bygging av overvåkingssystemer.
  • Robotikk når du bygger roboter som er i stand til å se miljøet sitt. Disse inkluderer selvkjørende biler.
  • Augmented reality, for eksempel filtre. Bildebehandling brukes til å identifisere objekter og bruke filtre på dem.
  • Trafikkanalyse for å lese nummerskilt. Dette kan brukes i rettshåndhevelse for å identifisere sjåfører som ikke stopper ved røde trafikklys eller i fartskontroller.

Det er ulike algoritmer som brukes i bildebehandling. Disse inkluderer morfologisk utvidelse og erosjon, Gaussisk, Fourier Transform, Edge-deteksjon og wavelet-bildebehandling.

I fravær av programvarebiblioteker, ville man måtte implementere disse algoritmene fra bunnen av. Heldigvis finnes det forhåndsskrevne biblioteker som implementerer den nødvendige funksjonaliteten. Dette er en liste over noen av de vanligste.

OpenCV

OpenCV er et av de mest populære bildebehandlingsbibliotekene. Den brukes til å implementere datasynsalgoritmer og utføre maskinlæring og bildebehandling.

I tillegg er den tilgjengelig gratis og er åpen kildekode. Videre er OpenCV allsidig da den kan brukes med en rekke programmeringsspråk. Disse inkluderer Python, C++ og Java.

Biblioteket implementerer mange av funksjonene og algoritmene du trenger for bildebehandling. Disse inkluderer kantdeteksjon, funksjonsekstraksjon, transformasjoner, rotasjoner, endring av størrelse og forbedring.

Scikit-bilde

Scikit-image tilbyr en brukervennlig og effektiv måte å utføre bildebehandling på. Den muliggjør bildeinndata/utdata, transformasjon, filtrering, segmentering, funksjonsekstraksjon, bildegjenoppretting og geometriske transformasjoner.

Biblioteket integreres med andre vitenskapelige databiblioteker og gjør det mulig for brukere å enkelt manipulere og forbedre bilder for ulike applikasjoner, fra grunnleggende operasjoner som å endre størrelse til avanserte oppgaver som objektgjenkjenning eller bildegjenoppretting.

SimpleITK

SimpleITK er en forenklet versjon av ITK. ITK (Insight Toolkit) er et bibliotek på tvers av plattformer og åpen kildekode for bildeanalyse. SimpleITK støtter lesing og skriving av bilder fra mer enn 20 bildefilformater.

I tillegg til Python, fungerer det med andre programmeringsspråk som R, Java, Ruy, Lua, C++ og C#. Den har et bredt spekter av funksjoner som kan brukes til å jobbe med bilder.

SimpleITK er også kraftig ettersom den støtter arbeid med 2D-, 3D-, 4D- og 5D-bilder. Den støtter også parallell prosessering for å øke hastigheten på driften.

SciPy

SciPy er en fetter til det populære numeriske analysebiblioteket, NumPy. SciPy brukes til vitenskapelig databehandling, mens NumPy brukes til numerisk beregning. Fordi SciPy bruker NumPy under panseret, er det veldig raskt og effektivt.

Den støtter også arbeid med flerdimensjonale bilder. Biblioteket implementerer funksjoner for å utføre filtrering, morfologi, objektmålinger og B-spline-interpolering.

Pute

Pillow er en fortsettelse av Python Imaging Library (PIL). PIL var et bibliotek for arbeid med bilder i Python. Den fungerte imidlertid bare med Python2 og ble avviklet i 2011.

Pute er en gaffel av prosjektet. Den støtter lesing av bilder fra forskjellige filformater til sin egen interne representasjon. Pillows interne representasjon manipulerer bilder effektivt og gir ganske kraftige bildebehandlingsfunksjoner. Den støtter også rask tilgang til data og utfører operasjoner som rotasjoner og endring av størrelse.

pgmagick

pgmagick er et åpen kildekode Python-bibliotek skrevet av Hideo Huttori. Den fungerer som en innpakning for GrphicsMagick, som er en samling verktøy og biblioteker som brukes til å lese, skrive og manipulere bilder.

Biblioteket støtter mer enn 88 forskjellige bildeformater og kan utføre flere funksjoner som å finne størrelsen på bilder, gjøre bilder skarpere eller uskarpe, oppdage kanter, virvle dem, solarisere, sammenligne bilder og skrive dem til disk.

pgmagick kan brukes til å lage gifs, tegne tekst og konvertere bilder fra forskjellige filformater.

Siste ord

Selv om denne listen ikke er uttømmende, er bibliotekene oppført ovenfor noen av de mest populære bibliotekene som brukes i bildebehandling. De har blitt brukt av mange mennesker og organisasjoner for å implementere systemer som er i stand til objektdeteksjon, segmentering og analyse.

Dette har vært utrolig nyttig innen kunstig intelligens og robotikk. Som et alternativ til biblioteker kan du bruke APIer for bildeanalyse.