6 bibliotecas de procesamiento de imágenes en Python para una manipulación visual eficaz

Percibimos el mundo que nos rodea sobre todo visualmente. Los humanos somos capaces de identificar objetos, percibir distancias e incluso adivinar texturas con solo ver imágenes.

Sin embargo, a pesar de lo común y fácil que parece ver, sigue siendo algo esquivo cuando se intenta programar ordenadores para que lo realicen. Sin embargo, a lo largo de los años se han desarrollado algoritmos para ayudar a los ordenadores a realizar esta tarea aparentemente desalentadora del procesamiento de imágenes. T

Estos algoritmos se han implementado en código y distribuido como bibliotecas de software que trataremos en este artículo.

¿Qué es el tratamiento de imágenes?

El procesamiento de imágenes forma parte de la visión por ordenador. Consiste en las tareas que se realizan con las imágenes para preparar su uso en el aprendizaje automático y, en general, inteligencia artificial.

Es útil para detectar e identificar objetos en imágenes. Esto sería aplicable a la construcción de coches y robots autoconducidos y a la clasificación de imágenes para identificar cosas como el contenido odioso.

Aplicaciones del procesamiento de imágenes

El tratamiento de imágenes se utiliza en numerosos campos. Algunas de sus aplicaciones más comunes y útiles son:

• Diagnóstico médico por imagen en el que la IA puede diagnosticar pacientes a partir de un escáner
• Seguridad a la hora de implantar sistemas biométricos de seguridad y sistemas de vigilancia de edificios.
• Robótica cuando se construyen robots capaces de ver su entorno. Entre ellos se encuentran los coches autónomos.
• Realidad aumentadapor ejemplo, los filtros. El procesamiento de imágenes se utiliza para identificar objetos y aplicarles filtros.
• Análisis de tráfico para leer matrículas. Puede utilizarse en los cuerpos de seguridad para identificar a los conductores que no se detienen en los semáforos en rojo o en las trampas de velocidad.

Existen varios algoritmos utilizados en el procesamiento de imágenes. Entre ellos se encuentran la dilatación y erosión morfológicas, la transformada de Gauss, la transformada de Fourier, la detección de bordes y el procesamiento de imágenes por ondículas.

En ausencia de bibliotecas de software, habría que implementar estos algoritmos desde cero. Afortunadamente, existen bibliotecas preescritas que implementan la funcionalidad requerida. Esta es una lista de algunas de las más comunes.

OpenCV

OpenCV es una de las bibliotecas de procesamiento de imágenes más populares. Se utiliza para implementar algoritmos de visión por ordenador y realizar aprendizaje automático y tratamiento de imágenes.

Además, está disponible de forma gratuita y es de código abierto. Además, OpenCV es versátil, ya que puede utilizarse con diversos lenguajes de programación. Entre ellos se incluyen Python, C++ y Java.

La biblioteca implementa muchas de las funciones y algoritmos necesarios para el procesamiento de imágenes. Entre ellos se incluyen la detección de bordes, la extracción de características, las transformaciones, las rotaciones, el cambio de tamaño y la mejora.

Scikit-image

Scikit-image ofrece una forma sencilla y eficaz de procesar imágenes. Permite la entrada/salida de imágenes, la transformación, el filtrado, la segmentación, la extracción de características, la restauración de imágenes y las transformaciones geométricas.

La biblioteca se integra con otras bibliotecas de cálculo científico y permite a los usuarios manipular y mejorar fácilmente imágenes para diversas aplicaciones, desde operaciones básicas como el cambio de tamaño hasta tareas avanzadas como el reconocimiento de objetos o la restauración de imágenes.

SimpleITK

SimpleITK es una versión simplificada de ITK. ITK (Insight Toolkit) es una biblioteca multiplataforma y de código abierto para el análisis de imágenes. SimpleITK permite leer y escribir imágenes de más de 20 formatos de archivo de imagen.

Además de Python, funciona con otros lenguajes de programación como R, Java, Ruy, Lua, C++y C#. Ofrece una amplia gama de funciones que pueden utilizarse para trabajar con imágenes.

SimpleITK también es potente, ya que permite trabajar con imágenes 2D, 3D, 4D y 5D. También admite el procesamiento en paralelo para acelerar las operaciones.

SciPy

SciPy es un primo de la popular biblioteca de análisis numérico, NumPy. SciPy se utiliza para la computación científica, mientras que NumPy se utiliza para la computación numérica. Debido a que SciPy utiliza NumPy bajo el capó, es muy rápido y eficiente.

También permite trabajar con imágenes multidimensionales. La biblioteca implementa funciones para realizar filtrado, morfología, mediciones de objetos e interpolación B-spline.

Almohada

Almohada es una continuación de Python Imaging Library(PIL). PIL era una biblioteca para trabajar con imágenes en Python. Sin embargo, solo funcionaba con Python2 y se dejó de utilizar en 2011.

Pillow es una bifurcación del proyecto. Soporta la lectura de imágenes desde diferentes formatos de archivo a su propia representación interna. La representación interna de Pillow manipula las imágenes de forma eficiente y proporciona funciones de procesamiento de imágenes bastante potentes. También permite acceder rápidamente a los datos y realizar operaciones como rotaciones y redimensionamientos.

pgmagick

pgmagick es una biblioteca Python de código abierto escrita por Hideo Huttori. Actúa como una envoltura para GrphicsMagick, que es una colección de herramientas y bibliotecas utilizadas para leer, escribir y manipular imágenes.

La biblioteca admite más de 88 formatos de imagen diferentes y puede realizar varias funciones, como obtener el tamaño de las imágenes, enfocarlas o desenfocarlas, detectar bordes, arremolinarlas, solarizarlas, compararlas y grabarlas en disco.

pgmagick se puede utilizar para crear gifs, dibujar texto y convertir imágenes de distintos formatos de archivo.

Palabras finales

Aunque esta lista no es exhaustiva, las bibliotecas enumeradas anteriormente son algunas de las más populares utilizadas en el procesamiento de imágenes. Han sido utilizadas por muchas personas y organizaciones para implementar sistemas capaces de detectar, segmentar y analizar objetos.

Esto ha sido increíblemente útil en los campos de la inteligencia artificial y la robótica. Como alternativa a las bibliotecas, puede utilizar API para el análisis de imágenes.