Podaci su najvredniji resurs koji preduzeća imaju u današnjem digitalnom dobu, a veliki deo tih podataka čine slike. Naučnici podataka mogu obraditi te slike i uneti ih u modele mašinskog učenja (ML) kako bi stekli duboke uvide za poslovanje.
Obrada slika je proces pretvaranja slika u digitalni oblik pre obavljanja posebnih operacija nad njima, što donosi dragocene informacije.
Postoje nekoliko osnovnih vrsta obrade slika:
- Vizualizacija: Detektuju se objekti koji nisu vidljivi na slici.
- Prepoznavanje: Detektuju se objekti prisutni na slici.
- Isticanje detalja i obnova: Originalne slike se poboljšavaju.
- Prepoznavanje obrazaca: Merenje obrazaca na slici.
- Pronalaženje: Pronalaženje slika koje su slične originalu pretragom velike baze podataka.
Jednom kada preduzeće odluči da koristi obradu slika, postoje mnoge moguće primene. Na primer, obrada slika se često koristi u medicinskim istraživanjima i razvoju preciznih planova lečenja. Takođe se može koristiti za oporavak i rekonstrukciju oštećenih delova slike ili za detekciju lica.
Da bi se ova velika količina podataka brzo i efikasno obradila, naučnicima podataka je potrebno osloniti se na alate za obradu slika za zadatke mašinskog učenja i dubokog učenja. Mnoge od najboljih biblioteka za obradu slika koriste se u Pythonu.
Pogledajmo 10 najboljih biblioteka za obradu slika u Pythonu:
OpenCV
Na vrhu naše liste je OpenCV, otvorena biblioteka koja je razvijena i objavljena od strane kompanije Intel 2000. godine. OpenCV se često koristi za zadatke računarske vizije kao što su detekcija lica, detekcija objekata, prepoznavanje lica, segmentacija slika i mnogo više.
Napisan u programskom jeziku C++, OpenCV takođe dolazi sa Python omotačem i može se koristiti zajedno sa bibliotekama NumPy, SciPy i Matplotlib. Jedan od najboljih aspekata OpenCV-a je što se ova biblioteka računarske vizije konstantno razvija zahvaljujući brojnim saradnicima na Github-u.
Ova biblioteka za obradu slika pruža pristup preko 2.500 naprednih i klasičnih algoritama. Korisnici mogu koristiti OpenCV za obavljanje različitih specifičnih zadataka kao što su uklanjanje crvenih očiju i praćenje pokreta očiju.
Evo nekih od glavnih karakteristika OpenCV-a:
- Koristi se od strane velikih kompanija poput IBM-a, Google-a i Toyote
- Efikasnost algoritama
- Veliki pristup algoritmima
- Više interfejsa
Scikit-Image
Još jedna vrhunska biblioteka za obradu slika na tržištu je Scikit-Image, koja se koristi za skoro svaki zadatak računarske vizije. Scikit-Image je delimično napisan u jeziku Cython, koji je nadskup programskog jezika Python. Ova jedinstvena struktura pomaže mu da postigne dobre performanse.
Scikit-Image koristi NumPy nizove kao objekte slika i nudi mnogo različitih algoritama za segmentaciju, manipulaciju prostorom boja, geometrijske transformacije, analizu, morfologiju, detekciju karakteristika i još mnogo toga.
Evo nekih od glavnih karakteristika Scikit-Image biblioteke:
- Otvorenog koda i jednostavna za korišćenje
- Besplatna sa minimalnim pravnim i licencnim ograničenjima
- Svestrana
- Primene u stvarnom svetu kao što su predviđanje ponašanja potrošača
SciPy
Izvorno dizajniran za matematičke i naučne izračune, SciPy je takođe vrhunska biblioteka za izvođenje višedimenzionalne obrade slika uvozom podmodula scipy.ndimage. SciPy pruža funkcije za rad sa n-dimenzionalnim Numpy nizovima.
Ova biblioteka za obradu slika je još jedna odlična opcija ako tražite širok spektar primena kao što su segmentacija slika, konvolucija, čitanje slika, detekcija lica, ekstrakcija karakteristika i još mnogo toga.
Evo nekih od glavnih karakteristika SciPy biblioteke:
- Komande i klase visokog nivoa za vizualizaciju i manipulaciju podacima
- Otvorenog koda
- Interaktivne sesije sa Pythonom
- Klase, veb i baze podataka rutine za paralelno programiranje
Mahotas
Još jedna vrhunska biblioteka za obradu slika u Pythonu je Mahotas, koja je prvobitno dizajnirana za bioinformatiku slika. Mahotas omogućava programerima da iskoriste napredne funkcionalnosti poput lokalnih binarnih obrazaca i Haralickovih tekstura. Može izračunavati 2D i 3D slike putem svog modula mahotas.features.haralick i izvlači informacije iz slika radi obavljanja napredne obrade slika.
Mahotas ima mnogo popularnih funkcija poput Watershed, izračunavanja konveksnih tačaka, morfološke obrade i uparivanja šablona. Postoji preko 100 funkcionalnosti za sposobnosti računarske vizije.
Evo nekih od glavnih karakteristika Mahotas biblioteke:
- Preko 100 funkcionalnosti za računarsku viziju
- Napredne funkcionalnosti
- Računanje 2D i 3D slika
- Konstantno dodavanje novih funkcionalnosti
Pillow/PIL
Još jedna otvorena biblioteka za zadatke obrade slika, Pillow je unapređena verzija PIL (Python Imaging Library). Sa Pillow-om, možete izvršiti mnoge procese u obradi slika poput operacija na tačkama, filtriranja i manipulacije.
Pillow je jedna od najboljih biblioteka za rad sa slikama zahvaljujući podršci za širok spektar formata slika. Ova biblioteka za obradu slika je jednostavna za korišćenje, što je čini jednim od najčešćih alata za naučnike podataka koji rade sa slikama.
Evo nekih od glavnih karakteristika Pillow biblioteke:
- Podrška za razne formate slika poput JPEG-a i PNG-a
- Jednostavna za korišćenje
- Različite metode obrade slika
- Koristan za proširivanje trening podataka za probleme računarske vizije
SimpleITK
SimpleITK radi malo drugačije od drugih biblioteka za obradu slika na ovom spisku. Umesto da slike posmatra kao nizove, SimpleITK ih posmatra kao skup tačaka na fizičkom regionu u prostoru. Drugim rečima, definiše region koji zauzimaju slike kao početak, veličinu, razmak i matricu kosinusnih pravaca. To omogućava SimpleITK-u da efikasno obrađuje slike i podržava dimenzije 2D, 3D i 4D.
SimpleITK se često koristi za segmentaciju slika i registraciju slika, što je proces preklapanja dve ili više slika.
Evo nekih od glavnih karakteristika SimpleITK biblioteke:
- Podrška za 2D i 3D slike
- Napredne programerske funkcionalnosti koje pružaju performanse, fleksibilnost i efikasnost
- Segmentacija slika i registracija slika
- Slike posmatra kao skup tačaka na fizičkom regionu u prostoru
Matplotlib
Matplotlib je još jedna odlična opcija za biblioteku za obradu slika. Posebno je korisna kao modul za rad sa slikama u Pythonu, i uključuje dve specifične metode za čitanje i prikazivanje slika. Matplotlib je specijalizovan za 2D grafikone nizova kao višenamenska biblioteka za vizualizaciju podataka na Numpy nizovima.
Ova biblioteka za obradu slika obično se koristi za 2D vizualizacije poput raspodela tačaka, histograma i stubičastih grafikona, ali se pokazala korisnom i za obradu slika efikasno izvlačeći informacije iz slike. Važno je napomenuti da Matplotlib ne podržava sve formate datoteka.
Evo nekih od glavnih karakteristika Matplotlib biblioteke:
- Jednostavna i laka za korišćenje
- Pruža visokokvalitetne slike i grafikone u različitim formatima
- Otvorenog koda
- Visoko prilagodljiva
NumPy
Iako je NumPy otvorena Python biblioteka koja se koristi za numeričku analizu, može se koristiti i za zadatke obrade slika poput skraćivanja slika, manipulacije pikselima, maskiranja vrednosti piksela i još mnogo toga. NumPy sadrži matrice i višedimenzionalne nizove kao strukture podataka.
NumPy takođe može pomoći u redukciji boja, binarizaciji, lepljenju sa sečenjem, pozitivnom ili negativnom inverzijom i mnogim drugim funkcionalnostima. Slike se takođe mogu posmatrati kao sastavljene od nizova, što omogućava NumPy-u da obavlja različite zadatke obrade slika.
Evo nekih od glavnih karakteristika NumPy biblioteke:
- Kompaktno skladištenje podataka
- Brza obrada nizova
- Pomaže sa mnogim funkcionalnostima
- Kompatibilnost podataka sa drugim bibliotekama
Pgmagick
Pgmagick je još jedna vrhunska Python biblioteka za obradu slika koja se zasniva na GraphicMagick biblioteci. Ovaj alat za obradu slika ima impresivnu kolekciju alata i biblioteka koji pružaju pomoć pri uređivanju i manipulaciji slika.
Evo nekih od glavnih karakteristika Pgmagick biblioteke:
- Velika kolekcija alata i biblioteka
- Uređivanje i manipulacija slika
- Podržava mnoge formate slika
- Otvorenog koda
SimpleCV
Poslednja biblioteka za obradu slika u Pythonu na našoj listi je SimpleCV, koja je popularan otvoreni okvir za kreiranje aplikacija za računarski vid uz obradu slika. SimpleCV ima čitljivu interfejs za kamere, konverziju formata, manipulaciju slikama, ekstrakciju karakteristika i još mnogo toga.
Ova biblioteka za obradu slika je popularna među korisnicima koji žele jednostavno kreirati zadatke računarskog vida. Omogućava korisnicima pristup moćnim bibliotekama za računarski vid poput OpenCV-a, bez potrebe da uče o formatima datoteka, dubinama bitova, prostorima boja, upravljanju baferima i još mnogo toga.
Evo nekih od glavnih karakteristika SimpleCV biblioteke:
- Otvorenog koda
- Čitljiv interfejs
- Lako kreiranje zadataka računarskog vida
- Pristup moćnim bibliotekama za računarski vid
