10 საუკეთესო გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკა პითონში

მონაცემები არის ყველაზე ღირებული რესურსი, რომელსაც აქვს ბიზნესი დღევანდელ ციფრულ ეპოქაში და ამ მონაცემების დიდი ნაწილი შედგება სურათებისგან. მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ ამ სურათების დამუშავება და მათი შეტანა მანქანა სწავლის (ML) მოდელები ბიზნესისთვის ღრმა აზრების მოსაპოვებლად. 

გამოსახულების დამუშავება არის გამოსახულების ციფრულ ფორმებად გადაქცევის პროცესი მათზე სპეციალური ოპერაციების შესრულებამდე, რაც იძლევა ღირებულ ინფორმაციას. 

გამოსახულების დამუშავების რამდენიმე ძირითადი ტიპი არსებობს: 

• ვიზუალიზაცია: აღმოჩენილია ობიექტები, რომლებიც არ ჩანს სურათზე
• Აღიარება: სურათზე არსებული ობიექტების აღმოჩენა
  
• სიმკვეთრე და აღდგენა: ორიგინალური სურათები გაუმჯობესებულია
• ნიმუშის ამოცნობა: სურათზე ნიმუშები იზომება
• მოძიება: იპოვნეთ ორიგინალის მსგავსი სურათები დიდი მონაცემთა ბაზის ძიებით

მას შემდეგ, რაც ბიზნესი გადაწყვეტს გამოიყენოს გამოსახულების დამუშავება, არსებობს მრავალი პოტენციური პროგრამა. მაგალითად, გამოსახულების დამუშავება ხშირად გამოიყენება სამედიცინო კვლევებში და ზუსტი მკურნალობის გეგმების შემუშავებაში. ის ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას გამოსახულების დაზიანებული ნაწილების აღდგენისა და აღდგენისთვის, ან სახის ამოცნობის განსახორციელებლად. 

ამ დიდი რაოდენობის მონაცემების სწრაფად და ეფექტურად დასამუშავებლად, მონაცემთა მეცნიერებმა უნდა დაეყრდნონ გამოსახულების დამუშავების ინსტრუმენტებს მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლის ამოცანების შესასრულებლად. სურათების დამუშავების მრავალი საუკეთესო ბიბლიოთეკა გამოიყენება პითონში. 

მოდით გადავხედოთ პითონში გამოსახულების დამუშავების 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკას: 

1. OpenCV

ჩვენი სიის სათავეში არის OpenCV, რომელიც არის ღია კოდის ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიქმნა და გამოუშვა Intel-ის მიერ 2000 წელს. OpenCV ხშირად გამოიყენება კომპიუტერული ხედვა ამოცანები, როგორიცაა სახის ამოცნობა, ობიექტების ამოცნობა, სახის ამოცნობა, გამოსახულების სეგმენტაცია და მრავალი სხვა. 

C++-ში დაწერილი OpenCV-ს ასევე გააჩნია Python-ის შეფუთვა და მისი გამოყენება შესაძლებელია NumPy, SciPy და Matplotlib-თან ერთად. OpenCV-ის ერთ-ერთი საუკეთესო ასპექტი ის არის, რომ კომპიუტერული ხედვის ბიბლიოთეკა მუდმივად ვითარდება Github-ზე მისი მრავალი კონტრიბუტორის წყალობით. 

გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკა უზრუნველყოფს წვდომას 2,500-ზე მეტ თანამედროვე და კლასიკურ ალგორითმზე. მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ OpenCV რამდენიმე კონკრეტული ამოცანის შესასრულებლად, როგორიცაა წითელი თვალების მოცილება და თვალის მოძრაობის შემდეგ. 

აქ არის OpenCV-ის რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი: 

• გამოიყენება ისეთი მსხვილი კომპანიების მიერ, როგორიცაა IBM, Google და Toyota
• ალგორითმული ეფექტურობა
• ფართო წვდომა ალგორითმებზე
• მრავალი ინტერფეისი

2. Scikit-გამოსახულება

კიდევ ერთი საუკეთესო გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკა ბაზარზე არის Scikit-Image, რომელიც გამოიყენება კომპიუტერული ხედვის თითქმის ყველა ამოცანისთვის. Scikit-Image ნაწილობრივ დაწერილია Cython-ში, რომელიც არის პროგრამირების ენა, რომელიც არის პითონის სუპერკომპლექტი. ეს უნიკალური სტრუქტურა ეხმარება მას კარგი შესრულების მიღწევაში. 

Scikit-Image, რომელიც იყენებს NumPy მასივებს, როგორც გამოსახულების ობიექტებს, გთავაზობთ მრავალ განსხვავებულ ალგორითმს სეგმენტაციისთვის, ფერების სივრცის მანიპულირებისთვის, გეომეტრიული ტრანსფორმაციისთვის, ანალიზისთვის, მორფოლოგიისთვის, მახასიათებლების გამოვლენისთვის და მრავალი სხვა.

აქ არის Scikit-Image-ის რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი: 

• ღია წყარო და მარტივი გამოსაყენებელი 
• უფასო მინიმალური სამართლებრივი და სალიცენზიო შეზღუდვებით
• მრავალმხრივი 
• რეალურ სამყაროში აპლიკაციები, როგორიცაა მომხმარებელთა ქცევის პროგნოზირება

3. მეცნიერი

თავდაპირველად შექმნილია მათემატიკური და სამეცნიერო გამოთვლებისთვის, SciPy ასევე არის საუკეთესო ბიბლიოთეკა მრავალგანზომილებიანი გამოსახულების დამუშავების შესასრულებლად ქვემოდულის scipy.ndimage იმპორტით. SciPy უზრუნველყოფს ფუნქციებს n-განზომილებიანი Numpy მასივების მუშაობისთვის. 

სურათის დამუშავების ეს ბიბლიოთეკა კიდევ ერთი შესანიშნავი ვარიანტია, თუ თქვენ ეძებთ აპლიკაციების ფართო სპექტრს, როგორიცაა გამოსახულების სეგმენტაცია, კონვოლუცია, სურათების კითხვა, სახის ამოცნობა, ფუნქციების ამოღება და სხვა. 

აქ არის Scipy-ის რამდენიმე მთავარი მომენტი: 

• მაღალი დონის ბრძანებები და კლასები მონაცემების ვიზუალიზაციისა და მანიპულირებისთვის
• საჯარო წყარო
• ინტერაქტიული სესიები პითონთან
• კლასები, ვებ და მონაცემთა ბაზის რუტინები პარალელური პროგრამირებისთვის

4. მაჰოტასი

პითონში გამოსახულების დამუშავების კიდევ ერთი საუკეთესო ბიბლიოთეკა არის Mahotas, რომელიც თავდაპირველად შეიქმნა ბიოგამოსახულებების ინფორმატიკისთვის. Mahotas საშუალებას აძლევს დეველოპერებს ისარგებლონ მოწინავე ფუნქციებით, როგორიცაა ადგილობრივი ორობითი შაბლონები და ჰარალიკი. მას შეუძლია გამოთვალოს 2D და 3D გამოსახულებები თავისი mahotas.features.haralick მოდულის მეშვეობით და ამოიღებს ინფორმაციას სურათებიდან გამოსახულების გაფართოებული დამუშავების შესასრულებლად. 

მაჰოტასს აქვს მრავალი პოპულარული ფუნქცია, როგორიცაა წყალგამყოფი, ამოზნექილი წერტილების გამოთვლა, მორფოლოგიური დამუშავება და შაბლონის შესატყვისი. არსებობს 100-ზე მეტი ფუნქცია კომპიუტერული ხედვის შესაძლებლობებისთვის. 

აქ არის მაჰოტას რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი: 

• 100-ზე მეტი ფუნქცია კომპიუტერული ხედვისთვის
• დამატებითი ფუნქციები
• ითვლის 2D და 3D სურათებს
• მუდმივად ახალი ფუნქციების დამატება 

5. ბალიში/PIL

კიდევ ერთი ღია ბიბლიოთეკა გამოსახულების დამუშავების ამოცანებისთვის, Pillow არის PIL-ის (Python Imaging Library) გაფართოებული ვერსია. Pillow-ით შეგიძლიათ განახორციელოთ მრავალი პროცესი გამოსახულების დამუშავებაში, როგორიცაა წერტილის ოპერაციები, ფილტრაცია და მანიპულირება. 

Pillow არის ერთ-ერთი საუკეთესო ბიბლიოთეკა სურათების დასამუშავებლად, გამოსახულების ფორმატების ფართო სპექტრის მხარდაჭერის წყალობით. გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკა მარტივი გამოსაყენებელია, რაც მას ერთ-ერთ ყველაზე გავრცელებულ ინსტრუმენტად აქცევს მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რომლებიც მუშაობენ სურათებთან. 

აქ მოცემულია Pillow-ის რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი: 

• სხვადასხვა გამოსახულების ფორმატების მხარდაჭერა, როგორიცაა JPEG და PNG
• მარტივი
• გამოსახულების დამუშავების სხვადასხვა მეთოდი
• სასარგებლოა კომპიუტერული ხედვის პრობლემების სავარჯიშო მონაცემების გასაზრდელად

6. SimpleITK

SimpleITK მუშაობს ოდნავ განსხვავებულად, ვიდრე ამ სიის სხვა გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკები. იმის ნაცვლად, რომ გამოსახულებები მასივებად განიხილოს, SimpleITK განიხილავს მათ, როგორც წერტილების ერთობლიობას სივრცეში ფიზიკურ რეგიონზე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ის განსაზღვრავს გამოსახულების მიერ დაკავებულ რეგიონს, როგორც საწყისი, ზომა, მანძილი და მიმართულების კოსინუსური მატრიცა. ეს საშუალებას აძლევს SimpleITK-ს ეფექტურად დაამუშაოს სურათები და მხარი დაუჭიროს 2D, 3D და 4D განზომილებებს. 

SimpleITK ხშირად გამოიყენება გამოსახულების სეგმენტაციისა და სურათის რეგისტრაციისთვის, რაც არის ორი ან მეტი სურათის გადაფარვის პროცესი. 

აქ არის SimpleITK-ის რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი: 

• 2D და 3D სურათების მხარდაჭერა
• პროგრამირების გაფართოებული ფუნქციები, რომლებიც უზრუნველყოფენ შესრულებას, მოქნილობას და ეფექტურობას
• გამოსახულების სეგმენტაცია და სურათის რეგისტრაცია
• განიხილავს სურათებს, როგორც წერტილების კომპლექტს სივრცეში ფიზიკურ რეგიონზე

7. matplotlib

Matplotlib არის კიდევ ერთი შესანიშნავი ვარიანტი გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკისთვის. ის განსაკუთრებით გამოსადეგია, როგორც გამოსახულების მოდული პითონში სურათებთან მუშაობისთვის და მოიცავს სურათების წაკითხვისა და ჩვენების ორ სპეციფიკურ მეთოდს. Matplotlib სპეციალიზირებულია მასივების 2D ნაკვეთებზე, როგორც მონაცემთა ვიზუალიზაციის მრავალპლატფორმიანი ბიბლიოთეკა Numpy მასივებზე. 

გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკა ჩვეულებრივ გამოიყენება 2D ვიზუალიზაციისთვის, როგორიცაა სკატერის ნახაზები, ჰისტოგრამები და ზოლიანი გრაფიკები, მაგრამ ის გამოსადეგი აღმოჩნდა გამოსახულების დამუშავებისთვის გამოსახულების ინფორმაციის ეფექტურად ამოღებით. მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ Matplotlib არ უჭერს მხარს ყველა ფაილის ფორმატს. 

აქ არის Matplotlib-ის რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი: 

• მარტივი და მარტივი
• გთავაზობთ მაღალი ხარისხის სურათებსა და ნაკვეთებს სხვადასხვა ფორმატში
• საჯარო წყარო
• მაღალი დააკონფიგურიროთ

8. ნუმპი

მიუხედავად იმისა, რომ NumPy არის პითონის ღია კოდის ბიბლიოთეკა, რომელიც გამოიყენება რიცხვითი ანალიზისთვის, ის ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას გამოსახულების დამუშავების ამოცანებისთვის, როგორიცაა სურათის ამოჭრა, პიქსელებით მანიპულირება, პიქსელის მნიშვნელობების ნიღბვა და სხვა. NumPy შეიცავს მატრიცას და მრავალგანზომილებიან მასივებს, როგორც მონაცემთა სტრუქტურებს. 

NumPy ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფერების შემცირების, ბინარიზაციის, ნაჭრით ჩასმის, დადებითი ან უარყოფითი ინვერსიის და მრავალი სხვა ფუნქციის დასახმარებლად. სურათები ასევე შეიძლება ჩაითვალოს მასივისაგან შედგენილად, რაც NumPy-ს აძლევს საშუალებას შეასრულოს სურათის დამუშავების სხვადასხვა ამოცანები. 

აქ არის NumPy-ის რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი: 

• მონაცემთა კომპაქტური შენახვა
• მასივების მაღალსიჩქარიანი დამუშავება
• ეხმარება ბევრ ფუნქციონირებაში
• მონაცემთა თავსებადობა სხვა ბიბლიოთეკებთან

9. პგმაგიკი

ჩვენი სიის დასასრულს უახლოვდება Pgmagick, რომელიც არის კიდევ ერთი საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკა GraphicMagick ბიბლიოთეკისთვის გამოსახულების დამუშავებისთვის. გამოსახულების დამუშავების ხელსაწყოს აქვს ხელსაწყოებისა და ბიბლიოთეკების შთამბეჭდავი კოლექცია, რომელიც ეხმარება გამოსახულების რედაქტირებასა და გამოსახულების მანიპულირებაში. 

აქ არის Pgmagick-ის რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი:

• ხელსაწყოებისა და ბიბლიოთეკების დიდი კოლექცია
• გამოსახულების რედაქტირება და გამოსახულების მანიპულირება
• მხარს უჭერს მრავალი გამოსახულების ფორმატს
• საჯარო წყარო

10. მარტივი CV

ჩვენს სიაში პითონში გამოსახულების დამუშავების ბოლო ბიბლიოთეკა არის SimpleCV, რომელიც არის პოპულარული ღია კოდის ჩარჩო გამოსახულების დამუშავებით კომპიუტერული ხედვის აპლიკაციების შესაქმნელად. SimpleCV-ს აქვს წასაკითხი ინტერფეისი კამერებისთვის, ფორმატის კონვერტაციისთვის, გამოსახულების მანიპულაციისთვის, ფუნქციების ამოღებისთვის და სხვა. 

გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკა პოპულარულია მათ შორის, ვინც ცდილობს მარტივად შექმნას კომპიუტერული ხედვის ამოცანები. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მიიღონ წვდომა მაღალი სიმძლავრის კომპიუტერული ხედვის ბიბლიოთეკებზე, როგორიცაა OpenCV, ფაილის ფორმატების, ბიტების სიღრმეების, ფერის სივრცეების, ბუფერული მართვისა და სხვათა გაცნობის საჭიროების გარეშე. 

აქ არის SimpleCV-ის რამდენიმე მთავარი მახასიათებელი: 

• საჯარო წყარო
• იკითხებადი ინტერფეისი
• მარტივად შექმენით კომპიუტერული ხედვის ამოცანები
• მაღალი სიმძლავრის კომპიუტერული ხედვის ბიბლიოთეკებზე წვდომა