Python е многофункционален и мощен език за програмиране, който предлага широк набор от библиотеки за различни приложения. В тази статия ще обсъдим библиотеките за обработка на изображения. Тези библиотеки ви позволяват да манипулирате, анализирате и разбирате изображения, което е важно за машинното обучение, компютърното зрение и много други области.

Нека сега да разгледаме топ 10 на най-добрите библиотеки за обработка на изображения на Python:

1 — OpenCV:Първата библиотека в нашия списък е OpenCV, която е една от най-популярните библиотеки за обработка на изображения. Често се използва за задачи, свързани с компютърно зрение, включително разпознаване на лица, разпознаване на обекти, разпознаване на лица, сегментиране на изображения и др.

2 — Pillow (PIL — Python Imaging Library): Pillow е една от библиотеките с отворен код за задачи за обработка на изображения, това е разширена версия на PIL, което означава (Python Imaging Library). Можем да извършваме множество операции за обработка на изображения с възглавницата, включително изрязване, преоразмеряване и манипулиране на цветовете.

3 — Scikit-Image: Scikit-Image е изграден върху SciPy и се използва за по-сложни задачи за обработка и манипулиране на изображения. Той предоставя алгоритми за сегментиране, геометрични трансформации, манипулиране на цветовото пространство, анализ и др.

4 — Mahotas: Mahotas е библиотека за компютърно зрение и обработка на изображения. Той включва функции за филтриране на изображения, изчисляване на характеристики и морфологични операции. Той се внедрява бързо в C++ и има прост Pythonic интерфейс. Той има много популярни функции като водораздел, изпъкнали изчисления на точки, морфологична обработка и съвпадение на шаблони.

5 — SimpleCV: Друга рамка с отворен код е SimpleCV, която се използва за изграждане на приложения за компютърно зрение с обработка на изображения. Тя предоставя лесен начин за създаване на приложения, включващи обработка на изображения, извличане на функции и машинно обучение.

6 — SciPy:Scipyе добре позната библиотека на Python за обработка на изображения и е известна също като scipy.ndimage. Той предлага широка гама от общи функции за обработка и анализ на изображения, предназначени да работят с множество масиви с произволна размерност. Има множество функции, споделящи общи свойства с по-ефективен изходен аргумент. Ndimage е кратък термин за n-измерни изображения с общи задачи като основни манипулации, филтриране на изображения, класификации, отваряне и запис във файлове с изображения и много други.

7 — Pgmagick: За библиотеката GraphicMagick, Pgmagick е друга топ библиотека на Python за обработка на изображения. В общността на езиците за програмиране той е известен също като швейцарския армейски нож за обработка на изображения. Инструментите за обработка на изображения се състоят от инструменти и библиотеки за редактиране и манипулиране на изображения.

8 — Imageio: Imageio е библиотека, която предоставя опростен интерфейс за четене и писане на широк набор от данни за изображения, включително анимирани изображения, обемни данни и научни формати.

9 — Matplotlib: Matplotlib е много полезен като модул за изображения за работа с изображения в Python. Той също така включва два полезни метода, които се използват за четене на изображения, както и за показване на изображението.

10: NumPy: NumPy е популярна библиотека на Python за обработка на изображения с ndarray за задаване и промяна на стойности на пиксели, изрязване на изображения, свързване на изображения и много други. Обработката на множество изображения може да бъде осъществена без използване на други библиотеки на Python. Помага за намаляване на цветовете, бинаризация, поставяне със срез, положителна или отрицателна инверсия и много други функции за ефективно четене и запазване на изображения.

11 — TensorFlow: TensorFlow е друга мощна библиотека за дълбоко обучение, която предоставя модул ‘tf.image’ за извършване на обработка на изображения и различни трансформации за модели за машинно обучение.

12 — Keras: Keras, API за невронни мрежи от високо ниво, способен да работи върху TensorFlow, Theano и CNTK, предоставя модула 'keras.preprocessing.image' който предлага няколко удобни функции за обработка на изображения.

Заключение

Видяхме, че Python предлага широка гама от библиотеки за обработка на изображения, които се използват за задачи, свързани с машинно обучение и компютърно зрение. Обсъдихме 12-те най-добри библиотеки, включително OpenCV, Pillow, Scikit-Image и Mahotas, които ви помагат да изпълнявате задачи като манипулиране на изображения, извличане на функции и съвпадение на шаблони. Рамката SimpleCV опростява разработването на компютърно зрение, докато Matplotlib и NumPy поддържат модули за изображения и осигуряват ефективни операции с масиви. За да се обработват изображения за дълбоко обучение, се използват TensorFlow и Keras. Тези библиотеки ви позволяват ефективно да работите с изображения в много различни области и да решавате проблеми.

Надявам се, че тази статия е била полезна за вас, благодаря ви, че прочетохте тази статия.

Можете да прочетете повече от моите статии, посетете „nomidl.com.“

Повече съдържание в PlainEnglish.io.

Регистрирайте се за нашия безплатен седмичен бюлетин. Следвайте ни в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .