6 bibliothèques Python de traitement d'images pour une manipulation visuelle efficace

Nous percevons le monde qui nous entoure principalement de manière visuelle. Les êtres humains sont capables d'identifier des objets, de percevoir la distance et même de deviner la texture simplement en voyant des images.

Pourtant, malgré la facilité et la banalité de la vision, elle reste quelque peu insaisissable lorsqu'on essaie de programmer des ordinateurs pour qu'ils la réalisent. Toutefois, des algorithmes ont été développés au fil des ans pour aider les ordinateurs à accomplir cette tâche apparemment décourageante qu'est le traitement d'images. T

Ces algorithmes ont été mis en œuvre sous forme de code et distribués sous forme de bibliothèques logicielles que nous allons aborder dans cet article.

Qu'est-ce que le traitement d'images ?

Le traitement d'images fait partie de la vision par ordinateur. Il s'agit des tâches effectuées sur les images en vue de leur utilisation dans le cadre de l'apprentissage automatique et, plus généralement, de lIntelligence artificielle.

Il est utile pour détecter et identifier des objets dans les images. Cela peut s'appliquer à la construction de voitures et de robots autopilotés et à la classification d'images afin d'identifier des éléments tels que des contenus haineux.

Applications du traitement d'images

Le traitement d'images est utilisé dans de nombreux domaines. Voici quelques-unes de ses applications les plus courantes et les plus utiles :

• L'imagerie médicale et le diagnostic, où l'IA peut diagnostiquer les patients à partir d'un scan
• La sécurité, avec la mise en œuvre de systèmes de sécurité biométriques et la création de systèmes de surveillance.
• La robotique lors de la construction de robots capables de voir leur environnement. Il s'agit notamment des voitures autopilotées.
• Laréalité augmentée, par exemple les filtres. Le traitement d'images est utilisé pour identifier des objets et leur appliquer des filtres.
• L'analyse du trafic pour lire les plaques d'immatriculation. Cette technique peut être utilisée par les forces de l'ordre pour identifier les conducteurs qui ne s'arrêtent pas aux feux rouges ou dans les pièges à vitesse.

Différents algorithmes sont utilisés dans le traitement des images. Il s'agit notamment de la dilatation et de l'érosion morphologiques, de la transformation de Gauss, de la transformation de Fourier, de la détection des contours et du traitement des images par ondelettes.

En l'absence de bibliothèques logicielles, il faudrait mettre en œuvre ces algorithmes à partir de zéro. Heureusement, il existe des bibliothèques pré-écrites qui implémentent les fonctionnalités requises. Voici une liste des bibliothèques les plus courantes.

OpenCV

OpenCV est l'une des bibliothèques de traitement d'images les plus populaires. Elle est utilisée pour la mise en œuvre d'algorithmes de vision par ordinateur, lApprentissage automatique et le traitement d'images.

De plus, elle est disponible gratuitement et est open-source. En outre, OpenCV est polyvalent car il peut être utilisé avec une variété de langages de programmation. Il s'agit notamment de Python, C et Java.

La bibliothèque met en œuvre un grand nombre de fonctions et d'algorithmes dont vous aurez besoin pour le traitement des images. Il s'agit notamment de la détection des contours, de l'extraction des caractéristiques, des transformations, des rotations, du redimensionnement et de l'amélioration.

Scikit-image

Scikit-image offre une méthode conviviale et efficace pour effectuer le traitement d'images. Il permet l'entrée/sortie d'images, la transformation, le filtrage, la segmentation, l'extraction de caractéristiques, la restauration d'images et les transformations géométriques.

La bibliothèque s'intègre à d'autres bibliothèques de calcul scientifique et permet aux utilisateurs de manipuler et d'améliorer facilement les images pour diverses applications, des opérations de base comme le redimensionnement aux tâches avancées comme la reconnaissance d'objets ou la restauration d'images.

SimpleITK

SimpleITK est une version simplifiée d'ITK. ITK (Insight Toolkit) est une bibliothèque multiplateforme et open-source pour l'analyse d'images. SimpleITK prend en charge la lecture et l'écriture d'images à partir de plus de 20 formats de fichiers d'images.

Outre Python, il fonctionne avec d'autres langages de programmation tels que R, Java, Ruy, Lua, C et C#. Il fournit un large éventail de fonctions qui peuvent être utilisées pour travailler avec des images.

SimpleITK est également puissant car il permet de travailler avec des images 2D, 3D, 4D et 5D. Il prend également en charge le traitement parallèle pour accélérer les opérations.

SciPy

SciPy est un cousin de la célèbre bibliothèque d'analyse numérique NumPy. SciPy est utilisé pour le calcul scientifique, tandis que NumPy est utilisé pour le calcul numérique. SciPy utilise NumPy sous le capot, ce qui le rend très rapide et efficace.

Elle permet également de travailler avec des images multidimensionnelles. La bibliothèque met en œuvre des fonctions de filtrage, de morphologie, de mesure d'objets et d'interpolation B-spline.

Oreiller

Oreiller est la suite de la bibliothèque Python Imaging Library (PIL). PIL était une bibliothèque permettant de travailler avec des images en Python. Cependant, elle ne fonctionnait qu'avec Python2 et a été abandonnée en 2011.

Pillow est une branche du projet. Il prend en charge la lecture d'images à partir de différents formats de fichiers vers sa propre représentation interne. La représentation interne de Pillow manipule efficacement les images et fournit des fonctions de traitement d'image assez puissantes. Elle permet également d'accéder rapidement aux données et d'effectuer des opérations telles que des rotations et des redimensionnements.

pgmagick

pgmagick est une bibliothèque Python open-source écrite par Hideo Huttori. Elle agit comme une enveloppe pour GrphicsMagick, qui est une collection d'outils et de bibliothèques utilisés pour lire, écrire et manipuler des images.

La bibliothèque prend en charge plus de 88 formats d'image différents et peut exécuter plusieurs fonctions telles que l'obtention de la taille des images, l'accentuation ou le flou des images, la détection des bords, le tourbillonnement, la solarisation, la comparaison des images et l'écriture sur le disque.

pgmagick peut être utilisé pour créer des gifsVous pouvez également créer des images, dessiner du texte et convertir des images à partir de différents formats de fichiers.

Quelques mots en guise de conclusion

Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, les bibliothèques énumérées ci-dessus font partie des bibliothèques les plus populaires utilisées dans le domaine du traitement d'images. Elles ont été utilisées par de nombreuses personnes et organisations pour mettre en œuvre des systèmes capables de détecter, de segmenter et d'analyser des objets.

Cela s'est avéré extrêmement utile dans les domaines de l'intelligence artificielle et de la robotique. Comme alternative aux bibliothèques, vous pouvez utiliser des API pour l'analyse d'images.