10 مورد از بهترین کتابخانههای پردازش تصویر در پایتون
داده ها با ارزش ترین منبعی هستند که کسب و کارها در عصر دیجیتال امروزی دارند و بخش بزرگی از این داده ها را تصاویر تشکیل می دهند. دانشمندان داده می توانند این تصاویر را پردازش کرده و آنها را در مدل های یادگیری ماشین (ML) تغذیه کنند تا بینش عمیقی برای یک تجارت به دست آورند.
پردازش تصویر فرآیند تبدیل تصاویر به فرم های دیجیتال قبل از انجام عملیات ویژه بر روی آنها است که اطلاعات ارزشمندی را به دست می دهد.
چند نوع اصلی پردازش تصویر وجود دارد:
تجسم: اشیایی که در تصویر قابل مشاهده نیستند شناسایی می شوند.
تشخیص: تشخیص اشیاء موجود در تصویر.
تیز کردن و بازیابی: تصاویر اصلی بهبود یافته اند.
تشخیص الگو: الگوهای موجود در تصویر اندازه گیری می شوند.
بازیابی: با جستجو در یک پایگاه داده بزرگ، تصاویری را پیدا کنید که مشابه تصویر اصلی هستند.
هنگامی که یک کسب و کار تصمیم می گیرد از پردازش تصویر استفاده کند، برنامه های بالقوه زیادی وجود دارد. به عنوان مثال، پردازش تصویر اغلب در تحقیقات پزشکی و برای ایجاد برنامه های درمانی دقیق استفاده می شود. همچنین میتوان از آن برای بازیابی و بازسازی قسمتهای خراب تصویر یا تشخیص چهره استفاده کرد.
به منظور پردازش سریع و کارآمد این حجم عظیم داده، دانشمندان داده باید برای یادگیری ماشین و وظایف یادگیری عمیق به ابزارهای پردازش تصویر تکیه کنند. بسیاری از برترین کتابخانه های پردازش تصویر در پایتون استفاده می شوند.
بیایید نگاهی به 10 بهترین کتابخانه پردازش تصویر در پایتون بیندازیم:
1. OpenCV
در صدر فهرست ما OpenCV است، که یک کتابخانه منبع باز است که در سال 2000 توسط اینتل توسعه و منتشر شد. OpenCV اغلب برای کارهای بینایی کامپیوتری مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیا، تقسیمبندی تصویر و موارد دیگر استفاده میشود.
OpenCV که به زبان C++ نوشته شده است، دارای پوشش پایتون است و می تواند در کنار NumPy، SciPy و Matplotlib استفاده شود. یکی از بهترین جنبه های OpenCV این است که کتابخانه بینایی کامپیوتر به لطف مشارکت کنندگان زیادی که در Github دارد، دائما در حال تکامل است.
کتابخانه پردازش تصویر دسترسی به بیش از 2500 الگوریتم پیشرفته و کلاسیک را فراهم می کند. کاربران می توانند از OpenCV برای انجام چندین کار خاص مانند حذف قرمزی چشم و دنبال کردن حرکات چشم استفاده کنند.
در اینجا برخی از مهم ترین ویژگی های OpenCV آمده است:
- توسط شرکت های بزرگی مانند آی بی ام، گوگل و تویوتا استفاده می شود
- کارایی الگوریتمی
- دسترسی گسترده به الگوریتم ها
- رابط های متعدد
2. Scikit-Image
یکی دیگر از بهترین کتابخانه های پردازش تصویر موجود در بازار Scikit-Image است که تقریباً برای هر کار بینایی رایانه ای استفاده می شود. Scikit-Image تا حدودی به زبان Cython نوشته شده است، که یک زبان برنامه نویسی است که ابر مجموعه ای از Python است. این ساختار منحصر به فرد به آن کمک می کند تا عملکرد خوبی داشته باشد.
Scikit-Image که از آرایه های NumPy به عنوان اشیاء تصویری استفاده می کند، الگوریتم های مختلفی را برای تقسیم بندی، دستکاری فضای رنگ، تبدیل هندسی، تجزیه و تحلیل، مورفولوژی، تشخیص ویژگی و موارد دیگر ارائه می دهد.
در اینجا برخی از مهمترین نکات برجسته Scikit-Image آمده است:
- منبع باز و آسان برای استفاده
- رایگان با حداقل محدودیت های قانونی و مجوز
- همه کاره
- برنامه های کاربردی دنیای واقعی مانند پیش بینی رفتار مصرف کننده
3. SciPy
SciPy که در اصل برای محاسبات ریاضی و علمی طراحی شده بود، همچنین یک کتابخانه برتر برای انجام پردازش تصویر چند بعدی با وارد کردن زیر ماژول scipy.ndimage است. SciPy توابعی را برای کار بر روی آرایه های Numpy n بعدی ارائه می دهد.
اگر به دنبال طیف گسترده ای از برنامه ها مانند تقسیم بندی تصویر، کانولوشن، خواندن تصاویر، تشخیص چهره، استخراج ویژگی و موارد دیگر هستید، این کتابخانه پردازش تصویر گزینه عالی دیگری است.
در اینجا برخی از مهمترین نکات برجسته Scipy آورده شده است:
- دستورات و کلاس های سطح بالا برای تجسم و دستکاری داده ها
- متن باز
- جلسات تعاملی با پایتون
- کلاس ها، روال های وب و پایگاه داده برای برنامه نویسی موازی
4. ماهوتاس
یکی دیگر از کتابخانه های برتر پردازش تصویر در پایتون، Mahotas است که در ابتدا برای انفورماتیک تصویر زیستی طراحی شده بود. Mahota به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که از ویژگی های پیشرفته مانند الگوهای باینری محلی و هارالیک استفاده کنند. این می تواند تصاویر دو بعدی و سه بعدی را از طریق ماژول mahotas.features.haralick خود محاسبه کند و اطلاعات را از تصاویر برای انجام پردازش تصویر پیشرفته استخراج می کند.
Mahota توابع محبوب بسیاری مانند Watershed، محاسبات Convex points، پردازش مورفولوژیکی و تطبیق الگو دارد. بیش از 100 قابلیت برای قابلیت های بینایی کامپیوتر وجود دارد.
در اینجا برخی از مهم ترین ویژگی های ماهوتاس آورده شده است:
- بیش از 100 قابلیت برای بینایی کامپیوتر
- خصوصیات پیشرفته
- تصاویر دو بعدی و سه بعدی را محاسبه می کند
- به طور مداوم قابلیت های جدید را اضافه می کند
5. Pillow/PIL
یکی دیگر از کتابخانه های منبع باز برای کارهای پردازش تصویر، Pillow یک نسخه پیشرفته از PIL (کتابخانه تصویربرداری پایتون) است. با استفاده از Pillow می توانید بسیاری از فرآیندها را در پردازش تصویر مانند عملیات نقطه ای، فیلتر کردن و دستکاری انجام دهید.
Pillow به دلیل پشتیبانی از طیف گسترده ای از فرمت های تصویر، یکی از بهترین کتابخانه ها برای مدیریت تصاویر است. استفاده از کتابخانه پردازش تصویر آسان است و آن را به یکی از رایج ترین ابزارها برای دانشمندان داده که با تصاویر کار می کنند تبدیل می کند.
در اینجا برخی از مهمترین ویژگی های Pillow آورده شده است:
- پشتیبانی از فرمت های مختلف تصویر مانند JPEG و PNG
- آسان برای استفاده
- روش های مختلف پردازش تصویر
- برای افزایش داده های آموزشی برای مشکلات بینایی کامپیوتر مفید است
6. SimpleITK
SimpleITK کمی متفاوت از سایر کتابخانه های پردازش تصویر در این لیست کار می کند. به جای در نظر گرفتن تصاویر به عنوان آرایه، SimpleITK آنها را به عنوان مجموعه ای از نقاط در یک منطقه فیزیکی در فضا در نظر می گیرد. به عبارت دیگر، منطقه اشغال شده توسط تصاویر را به عنوان ماتریس کسینوس مبدأ، اندازه، فاصله و جهت تعریف می کند. این کار SimpleITK را قادر میسازد تا تصاویر را بهطور مؤثر پردازش کند و از ابعاد ۲ بعدی، ۳ بعدی و ۴ بعدی پشتیبانی کند.
SimpleITK اغلب برای تقسیم بندی تصویر و ثبت تصویر استفاده می شود که فرآیند همپوشانی دو یا چند تصویر است.
در اینجا برخی از اصلی ترین ویژگی های SimpleITK آورده شده است:
- پشتیبانی از تصاویر دو بعدی و سه بعدی
- ویژگی های برنامه نویسی پیشرفته که عملکرد، انعطاف پذیری و کارایی را ارائه می دهد
- تقسیم بندی تصویر و ثبت تصویر
- تصاویر را به عنوان مجموعه ای از نقاط در ناحیه فیزیکی در فضا در نظر می گیرد
7. Matplotlib
Matplotlib یکی دیگر از گزینه های عالی برای یک کتابخانه پردازش تصویر است. به ویژه به عنوان یک ماژول تصویر برای کار با تصاویر در پایتون مفید است و شامل دو روش خاص برای خواندن و نمایش تصاویر است. Matplotlib در نمودارهای دو بعدی آرایه ها به عنوان یک کتابخانه تجسم داده چند پلتفرمی روی آرایه های Numpy تخصص دارد.
کتابخانه پردازش تصویر معمولاً برای تجسمهای دو بعدی مانند نمودارهای پراکنده، هیستوگرامها و نمودارهای میلهای استفاده میشود، اما ثابت کرده است که با بیرون کشیدن مؤثر اطلاعات از یک تصویر، برای پردازش تصویر مفید است. توجه به این نکته مهم است که Matplotlib از همه فرمت های فایل پشتیبانی نمی کند.
در اینجا برخی از مهمترین نکات برجسته Matplotlib آورده شده است:
- ساده و آسان برای استفاده
- ارائه تصاویر با کیفیت بالا و طرح در فرمت های مختلف
- متن باز
- بسیار قابل تنظیم
8. NumPy
در حالی که NumPy یک کتابخانه منبع باز پایتون است که برای تجزیه و تحلیل عددی استفاده می شود، همچنین می تواند برای کارهای پردازش تصویر مانند برش تصویر، دستکاری پیکسل ها، پوشاندن مقادیر پیکسل و موارد دیگر استفاده شود. NumPy شامل یک ماتریس و آرایه های چند بعدی به عنوان ساختار داده است.
NumPy همچنین می تواند برای کمک به کاهش رنگ، باینریزه کردن، چسباندن با برش، وارونگی مثبت یا منفی و بسیاری از قابلیت های دیگر استفاده شود. تصاویر را همچنین می توان به عنوان متشکل از آرایه ها در نظر گرفت، که NumPy را قادر می سازد تا وظایف مختلف پردازش تصویر را انجام دهد.
در اینجا برخی از مهم ترین ویژگی های NumPy آمده است:
- ذخیره سازی داده فشرده
- پردازش آرایه ها با سرعت بالا
- به بسیاری از عملکردها کمک می کند
- سازگاری داده ها با سایر کتابخانه ها
9. Pgmagick
نزدیک به انتهای لیست ما Pgmagick است که یکی دیگر از کتابخانه های برتر پایتون برای پردازش تصویر برای کتابخانه GraphicMagick است. ابزار پردازش تصویر دارای مجموعه ای چشمگیر از ابزارها و کتابخانه هایی است که در ویرایش تصویر و دستکاری تصویر کمک می کند.
در اینجا برخی از مهم ترین ویژگی های Pgmagick آمده است:
- مجموعه بزرگی از ابزارها و کتابخانه ها
- ویرایش تصویر و دستکاری تصویر
- پشتیبانی از بسیاری از فرمت های تصویر
- متن باز
10. SimpleCV
آخرین کتابخانه پردازش تصویر در پایتون در لیست ما SimpleCV است که یک چارچوب منبع باز محبوب برای ایجاد برنامه های بینایی کامپیوتری با پردازش تصویر است. SimpleCV دارای یک رابط قابل خواندن برای دوربین ها، تبدیل فرمت، دستکاری تصویر، استخراج ویژگی و غیره است.
کتابخانه پردازش تصویر در میان کسانی که به دنبال ایجاد آسان وظایف بینایی کامپیوتری هستند، محبوب است. این به کاربران امکان می دهد بدون نیاز به یادگیری در مورد فرمت های فایل، عمق بیت، فضاهای رنگی، مدیریت بافر و موارد دیگر به کتابخانه های بینایی کامپیوتری با قدرت بالا مانند OpenCV دسترسی داشته باشند.
در اینجا برخی از مهمترین ویژگی های SimpleCV آورده شده است:
- متن باز
- رابط قابل خواندن
- به راحتی وظایف بینایی کامپیوتر را ایجاد کنید
- دسترسی به کتابخانه های بینایی کامپیوتری با قدرت بالا