6 Python библиотеки за обработка на изображения за ефективна визуална манипулация

Ние възприемаме света около нас предимно визуално. Хората са в състояние да идентифицират обекти, да възприемат разстоянието и дори да познаят текстурата само като видят изображения.

И все пак, въпреки че изглежда обичайно и лесно виждането, то остава някак неуловимо, когато се опитваме да програмираме компютрите да го изпълняват. Съществуват обаче алгоритми, които са разработени през годините, за да помогнат на компютрите да изпълнят тази на пръв поглед трудна задача за обработка на изображения. T

Тези алгоритми са внедрени в код и са разпространени като софтуерни библиотеки, които ще разгледаме в тази статия.

Какво е обработка на изображения?

Обработката на изображения е част от компютърното зрение. Включва задачите, изпълнявани върху изображения в подготовка за използването им в машинно обучение и, като цяло, изкуствен интелект.

Полезно е за откриване и идентифициране на обекти в изображения. Това би било приложимо за изграждане на самоуправляващи се автомобили и роботи и класифициране на изображения за идентифициране на неща като насаждащо омраза съдържание.

Приложения за обработка на изображения

Обработката на изображения се използва в редица области. Някои от най-често срещаните и полезни приложения включват:

  • Медицински изображения и диагностика, при които AI може да диагностицира пациенти от сканиране
  • Сигурност при внедряване на биометрични системи за сигурност и изграждане на системи за наблюдение.
  • Роботика при изграждане на роботи, способни да виждат околната среда. Те включват самоуправляващи се автомобили.
  • Добавената реалност, например, филтрира. Обработката на изображения се използва за идентифициране на обекти и прилагане на филтри към тях.
  • Анализ на трафика за четене на регистрационни номера. Това може да се използва в правоприлагащите органи за идентифициране на шофьори, които не спират на червени светофари или в капани за скорост.
  14 най-добри добавки и плъгини на PowerPoint за повишаване на продуктивността ви

Има различни алгоритми, използвани при обработката на изображения. Те включват морфологична дилатация и ерозия, Гаус, трансформация на Фурие, откриване на ръбове и обработка на вълнови изображения.

При липсата на софтуерни библиотеки ще трябва да се внедрят тези алгоритми от нулата. За щастие, има предварително написани библиотеки, които изпълняват необходимата функционалност. Това е списък на някои от най-често срещаните.

OpenCV

OpenCV е една от най-популярните библиотеки за обработка на изображения. Използва се за внедряване на алгоритми за компютърно зрение и извършване на машинно обучение и обработка на изображения.

В допълнение, той е достъпен безплатно и е с отворен код. Освен това OpenCV е многофункционален, тъй като може да се използва с различни езици за програмиране. Те включват Python, C++ и Java.

Библиотеката реализира много от функциите и алгоритмите, които ще ви трябват за обработка на изображения. Те включват откриване на ръбове, извличане на функции, трансформации, завъртания, преоразмеряване и подобряване.

  Как да комбинирате PowerPoint презентации

Scikit-изображение

Scikit-image предлага лесен за употреба и ефективен начин за обработка на изображения. Той позволява въвеждане/извеждане на изображения, трансформация, филтриране, сегментиране, извличане на характеристики, възстановяване на изображения и геометрични трансформации.

Библиотеката се интегрира с други научни компютърни библиотеки и позволява на потребителите лесно да манипулират и подобряват изображения за различни приложения, от основни операции като преоразмеряване до разширени задачи като разпознаване на обекти или възстановяване на изображения.

SimpleITK

SimpleITK е опростена версия на ITK. ITK (Insight Toolkit) е междуплатформена библиотека с отворен код за анализ на изображения. SimpleITK поддържа четене и запис на изображения от повече от 20 графични файлови формата.

В допълнение към Python, той работи с други езици за програмиране като R, Java, Ruy, Lua, C++ и C#. Той предоставя широк набор от функции, които могат да се използват за работа с изображения.

SimpleITK също е мощен, тъй като поддържа работа с 2D, 3D, 4D и 5D изображения. Той също така поддържа паралелна обработка за ускоряване на операциите.

SciPy

SciPy е братовчед на популярната библиотека за числени анализи, NumPy. SciPy се използва за научни изчисления, докато NumPy се използва за числени изчисления. Тъй като SciPy използва NumPy под капака, той е много бърз и ефективен.

Той също така поддържа работа с многоизмерни изображения. Библиотеката изпълнява функции за извършване на филтриране, морфология, измервания на обекти и B-сплайн интерполация.

Възглавница

Pillow е продължение на Python Imaging Library (PIL). PIL беше библиотека за работа с изображения в Python. Той обаче работеше само с Python2 и беше спрян през 2011 г.

  Как да гледате Disney Plus в различна страна

Възглавницата е разклонение на проекта. Той поддържа четене на изображения от различни файлови формати в собствено вътрешно представяне. Вътрешното представяне на Pillow манипулира изображенията ефективно и предоставя доста мощни функции за обработка на изображения. Той също така поддържа бърз достъп до данни и извършване на операции като завъртане и преоразмеряване.

pgmagick

pgmagick е библиотека на Python с отворен код, написана от Hideo Huttori. Той действа като обвивка за GrphicsMagick, която е колекция от инструменти и библиотеки, използвани за четене, писане и манипулиране на изображения.

Библиотеката поддържа повече от 88 различни формата на изображения и може да изпълнява няколко функции като получаване на размера на изображенията, изостряне или замъгляване на изображения, откриване на ръбове, завъртане, соларизиране, сравняване на изображения и записването им на диск.

pgmagick може да се използва за създаване на GIF файлове, рисуване на текст и конвертиране на изображения от различни файлови формати.

Заключителни думи

Въпреки че този списък не е изчерпателен, библиотеките, изброени по-горе, са едни от най-популярните библиотеки, използвани при обработката на изображения. Те са били използвани от много хора и организации за внедряване на системи, способни на откриване на обекти, сегментиране и анализ.

Това беше невероятно полезно в областта на изкуствения интелект и роботиката. Като алтернатива на библиотеките можете да използвате API за анализ на изображения.