etechblog

6 Python knihoven pro zpracování obrazu pro efektivní vizuální manipulaci

Svět kolem sebe vnímáme převážně vizuálně. Lidé jsou schopni identifikovat předměty, vnímat vzdálenost a dokonce odhadnout texturu pouhým viděním obrázků.

Navzdory tomu, jak běžné a snadné vidění se zdá být, zůstává poněkud nepolapitelné, když se pokoušíte naprogramovat počítače, aby to provedly. Existují však algoritmy, které byly vyvinuty v průběhu let, aby pomohly počítačům provést tento zdánlivě skličující úkol zpracování obrazu. T

Tyto algoritmy byly implementovány v kódu a distribuovány jako softwarové knihovny, kterým se budeme věnovat v tomto článku.

Co je zpracování obrazu?

Zpracování obrazu je součástí počítačového vidění. Zahrnuje úkoly prováděné na obrázcích v rámci přípravy na jejich použití ve strojovém učení a obecně v umělé inteligenci.

Je to užitečné pro detekci a identifikaci objektů na snímcích. To by se dalo použít při stavbě samořídících aut a robotů a klasifikaci obrázků k identifikaci věcí, jako je nenávistný obsah.

Aplikace zpracování obrazu

Zpracování obrazu se používá v řadě oborů. Některé z jeho nejběžnějších a nejužitečnějších aplikací zahrnují:

  • Lékařské zobrazování a diagnostika, kde AI může diagnostikovat pacienty ze skenování
  • Bezpečnost při zavádění biometrických bezpečnostních systémů a systémů ostrahy budov.
  • Robotika při stavbě robotů schopných vidět své prostředí. Patří mezi ně samořídící auta.
  • Rozšířená realita, například filtry. Zpracování obrazu se používá k identifikaci objektů a použití filtrů na ně.
  • Analýza provozu pro čtení registračních značek. Toho lze využít při vymáhání práva k identifikaci řidičů, kteří nezastavují na semaforech na červenou nebo v lapačích rychlosti.
  Jak stáhnout soubor IPA do vašeho PC nebo Mac

Při zpracování obrazu se používají různé algoritmy. Patří mezi ně morfologická dilatace a eroze, Gaussova, Fourierova transformace, Detekce hran a zpracování obrazu pomocí vlnek.

Při absenci softwarových knihoven by člověk musel implementovat tyto algoritmy od nuly. Naštěstí existují předem napsané knihovny, které implementují požadovanou funkcionalitu. Toto je seznam některých nejběžnějších.

OpenCV

OpenCV je jednou z nejpopulárnějších knihoven pro zpracování obrázků. Používá se pro implementaci algoritmů počítačového vidění a provádění strojového učení a zpracování obrazu.

Navíc je k dispozici zdarma a je open-source. Kromě toho je OpenCV všestranný, protože jej lze použít s řadou programovacích jazyků. Patří mezi ně Python, C++ a Java.

Knihovna implementuje mnoho funkcí a algoritmů, které budete potřebovat pro zpracování obrazu. Patří mezi ně detekce hran, extrakce prvků, transformace, rotace, změna velikosti a vylepšení.

Scikit-obraz

Scikit-image nabízí uživatelsky přívětivý a efektivní způsob zpracování obrazu. Umožňuje vstup/výstup obrazu, transformaci, filtrování, segmentaci, extrakci příznaků, obnovu obrazu a geometrické transformace.

  Reedy nabízí chytré online a offline rychlé čtení [Chrome]

Knihovna se integruje s dalšími vědeckými výpočetními knihovnami a umožňuje uživatelům snadno manipulovat a vylepšovat obrázky pro různé aplikace, od základních operací, jako je změna velikosti, až po pokročilé úkoly, jako je rozpoznávání objektů nebo obnova obrázků.

SimpleITK

SimpleITK je zjednodušená verze ITK. ITK (Insight Toolkit) je multiplatformní a open-source knihovna pro analýzu obrazu. SimpleITK podporuje čtení a zápis obrázků z více než 20 formátů obrázkových souborů.

Kromě Pythonu pracuje s dalšími programovacími jazyky, jako je R, Java, Ruy, Lua, C++ a C#. Poskytuje širokou škálu funkcí, které lze využít pro práci s obrázky.

SimpleITK je také výkonný, protože podporuje práci s 2D, 3D, 4D a 5D obrázky. Podporuje také paralelní zpracování pro urychlení operací.

SciPy

SciPy je sestřenicí populární knihovny numerických analýz NumPy. SciPy se používá pro vědecké výpočty, zatímco NumPy se používá pro numerické výpočty. Protože SciPy používá NumPy pod kapotou, je velmi rychlý a efektivní.

Podporuje také práci s vícerozměrnými obrázky. Knihovna implementuje funkce pro provádění filtrování, morfologie, měření objektů a B-spline interpolace.

Polštář

Polštář je pokračováním knihovny Python Imaging Library (PIL). PIL byla knihovna pro práci s obrázky v Pythonu. Fungoval však pouze s Pythonem2 a byl ukončen v roce 2011.

  Jak zálohovat SD karty a flash disky v Linuxu pomocí DD

Polštář je vidličkou projektu. Podporuje čtení obrázků z různých formátů souborů do vlastní interní reprezentace. Vnitřní reprezentace Pillow manipuluje s obrázky efektivně a poskytuje poměrně výkonné funkce zpracování obrazu. Podporuje také rychlý přístup k datům a provádění operací, jako je rotace a změna velikosti.

pgmagick

pgmagick je open-source Python knihovna, kterou napsal Hideo Huttori. Funguje jako obal pro GrphicsMagick, což je kolekce nástrojů a knihoven používaných ke čtení, zápisu a manipulaci s obrázky.

Knihovna podporuje více než 88 různých formátů obrázků a může provádět několik funkcí, jako je získání velikosti obrázků, zaostření nebo rozostření obrázků, detekce hran, jejich víření, solarizace, porovnání obrázků a jejich zápis na disk.

pgmagick lze použít k vytváření gifů, kreslení textu a převodu obrázků z různých formátů souborů.

Závěrečná slova

I když tento seznam není vyčerpávající, výše uvedené knihovny jsou některé z nejoblíbenějších knihoven používaných při zpracování obrazu. Používalo je mnoho lidí a organizací k implementaci systémů schopných detekce, segmentace a analýzy objektů.

To bylo neuvěřitelně užitečné v oblasti umělé inteligence a robotiky. Jako alternativu ke knihovnám můžete pro analýzu obrázků použít rozhraní API.

x