6 Python-Bildverarbeitungsbibliotheken für effiziente visuelle Manipulation

Wir nehmen die Welt um uns herum hauptsächlich visuell wahr. Der Mensch ist in der Lage, Objekte zu identifizieren, Entfernungen wahrzunehmen und sogar Texturen zu erraten, indem er einfach nur Bilder sieht.

Doch obwohl das Sehen so alltäglich und einfach zu sein scheint, bleibt es etwas schwer, wenn man versucht, Computer dafür zu programmieren. Es gibt jedoch Algorithmen, die im Laufe der Jahre entwickelt wurden, um Computern zu helfen, diese scheinbar schwierige Aufgabe der Bildverarbeitung zu bewältigen. T

Diese Algorithmen wurden in Code implementiert und als Softwarebibliotheken vertrieben, die wir in diesem Artikel behandeln werden.

Was ist Bildverarbeitung?

Die Bildverarbeitung ist ein Teil der Computer Vision. Sie umfasst die Aufgaben, die mit Bildern durchgeführt werden, um sie für das maschinelle Lernen und im weiteren Sinne für die Künstliche Intelligenz zu nutzen.

Sie ist nützlich für die Erkennung und Identifizierung von Objekten in Bildern. Dies ist z.B. bei der Entwicklung von selbstfahrenden Autos und Robotern oder bei der Klassifizierung von Bildern, um z.B. haserfüllte Inhalte zu identifizieren, von Bedeutung.

Anwendungen der Bildverarbeitung

Die Bildverarbeitung wird in einer Reihe von Bereichen eingesetzt. Einige der häufigsten und nützlichsten Anwendungen sind:

• Medizinische Bildgebung und Diagnose, wo KI Patienten anhand von Scans diagnostizieren können
• Sicherheit bei der Implementierung biometrischer Sicherheitssysteme und beim Aufbau von Überwachungssystemen.
• Robotik bei der Entwicklung von Robotern, die ihre Umgebung erkennen können. Dazu gehören selbstfahrende Autos.
• Erweiterte Realität, zum Beispiel Filter. Die Bildverarbeitung wird verwendet, um Objekte zu identifizieren und Filter auf sie anzuwenden.
• Verkehrsanalyse zum Lesen von Nummernschildern. Dies kann bei der Strafverfolgung eingesetzt werden, um Fahrer zu identifizieren, die an roten Ampeln oder in Radarfallen nicht anhalten.

Es gibt verschiedene Algorithmen, die in der Bildverarbeitung verwendet werden. Dazu gehören morphologische Dilatation und Erosion, Gaussian, Fourier-Transformation, Kantenerkennung und Wavelet-Bildverarbeitung.

Wenn es keine Softwarebibliotheken gibt, müsste man diese Algorithmen von Grund auf neu implementieren. Zum Glück gibt es vorgefertigte Bibliotheken, die die erforderlichen Funktionen implementieren. Hier finden Sie eine Liste der gängigsten.

OpenCV

OpenCV ist eine der beliebtesten Bildverarbeitungsbibliotheken. Sie wird für die Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen und die Durchführung von maschinelles Lernen und Bildverarbeitung verwendet.

Außerdem ist sie kostenlos und als Open-Source verfügbar. Außerdem ist OpenCV vielseitig, da es mit einer Vielzahl von Programmiersprachen verwendet werden kann. Dazu gehören Python, C und Java.

Die Bibliothek implementiert viele der Funktionen und Algorithmen, die Sie für die Bildverarbeitung benötigen. Dazu gehören Kantenerkennung, Merkmalsextraktion, Transformationen, Drehungen, Größenänderung und Verbesserung.

Scikit-image

Scikit-image bietet einen benutzerfreundlichen und effizienten Weg, um Bildverarbeitung durchzuführen. Es ermöglicht Bildeingabe/-ausgabe, Transformation, Filterung, Segmentierung, Merkmalsextraktion, Bildwiederherstellung und geometrische Transformationen.

Die Bibliothek lässt sich mit anderen Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen integrieren und ermöglicht die einfache Bearbeitung und Verbesserung von Bildern für verschiedene Anwendungen, von grundlegenden Operationen wie Größenänderung bis hin zu fortgeschrittenen Aufgaben wie Objekterkennung oder Bildwiederherstellung.

SimpleITK

SimpleITK ist eine vereinfachte Version von ITK. ITK (Insight Toolkit) ist eine plattformübergreifende und quelloffene Bibliothek für die Bildanalyse. SimpleITK unterstützt das Lesen und Schreiben von Bildern aus mehr als 20 Bilddateiformaten.

Neben Python funktioniert es auch mit anderen Programmiersprachen wie R, Java, Ruy, Lua, C und C#. Es bietet eine breite Palette von Funktionen, die für die Arbeit mit Bildern verwendet werden können.

SimpleITK ist außerdem leistungsstark, da es die Arbeit mit 2D-, 3D-, 4D- und 5D-Bildern unterstützt. Es unterstützt auch die parallele Verarbeitung, um Operationen zu beschleunigen.

SciPy

SciPy ist ein Cousin der beliebten Bibliothek für numerische Analysen, NumPy. SciPy wird für wissenschaftliche Berechnungen verwendet, während NumPy für numerische Berechnungen eingesetzt wird. Da SciPy unter der Haube von NumPy verwendet wird, ist es sehr schnell und effizient.

Sie unterstützt auch die Arbeit mit mehrdimensionalen Bildern. Die Bibliothek implementiert Funktionen zur Filterung, Morphologie, Objektvermessung und B-Spline-Interpolation.

Kopfkissen

Kopfkissen ist eine Weiterführung der Python Imaging Library (PIL). PIL war eine Bibliothek für die Arbeit mit Bildern in Python. Sie funktionierte jedoch nur mit Python2 und wurde 2011 eingestellt.

Pillow ist eine Abspaltung des Projekts. Es unterstützt das Lesen von Bildern aus verschiedenen Dateiformaten in seiner eigenen internen Darstellung. Die interne Darstellung von Pillow manipuliert Bilder effizient und bietet recht leistungsfähige Bildverarbeitungsfunktionen. Außerdem unterstützt es den schnellen Zugriff auf Daten und die Durchführung von Operationen wie Drehungen und Größenänderungen.

pgmagick

pgmagick ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die von Hideo Huttori geschrieben wurde. Sie dient als Wrapper für GrphicsMagick, eine Sammlung von Tools und Bibliotheken zum Lesen, Schreiben und Manipulieren von Bildern.

Die Bibliothek unterstützt mehr als 88 verschiedene Bildformate und kann verschiedene Funktionen ausführen, wie z.B. die Größe von Bildern ermitteln, Bilder schärfen oder unscharf machen, Kanten erkennen, sie verwirbeln, solarisieren, Bilder vergleichen und sie auf die Festplatte schreiben.

pgmagick kann verwendet werden, um Gifs zu erstellen, Text zu zeichnen und Bilder aus verschiedenen Dateiformaten zu konvertieren.

Letzte Worte

Diese Liste ist zwar nicht vollständig, aber die oben aufgeführten Bibliotheken gehören zu den beliebtesten Bibliotheken, die in der Bildverarbeitung verwendet werden. Sie wurden von vielen Menschen und Organisationen verwendet, um Systeme zu implementieren, die Objekte erkennen, segmentieren und analysieren können.

Dies hat sich in den Bereichen künstliche Intelligenz und Robotik als unglaublich nützlich erwiesen. Als Alternative zu Bibliotheken können Sie auch APIs für die Bildanalyse verwenden.