Библиотеки обработки изображений и компьютерного зрения для Python

Следующая статья поможет вам: Библиотеки обработки изображений и компьютерного зрения для Python

Потребность в цифровых изображениях и компьютерном зрении растет день ото дня во всех сферах ИТ-индустрии. Каждый день мы сталкиваемся с этими решениями как пользователи, не обращая особого внимания на сложность и высокотехнологичность этих программно-аппаратных комплексов.

Например, в настоящее время относительно нормально иметь автопилот в наших автомобилях, использовать дроны для оценки состояния урожая или распознавать товары в розничных магазинах по упаковке.

Это лишь несколько примеров, демонстрирующих возможности цифровой обработки изображений. Параллельно компьютерное зрение увеличивает свою геометрическую прогрессию. Алгоритмы используются как в веб-, так и в мобильных проектах, и стоит отметить, что эти направления интенсивно используются для подготовки данных для науки.

Существует несколько библиотек языков программирования для обработки изображений и компьютерного зрения. Эти языки часто используются на бэкенде, например Java, C# или Ruby, и имеют множество библиотек для решения проблем в этом направлении. Существуют также языки для внешнего интерфейса, такие как JavaScript. Для всех существует множество решений в виде библиотек с открытым исходным кодом для использования в проекте.

В предыдущей записи блога Обзор современных инструментов компьютерного зрения мы уже рассмотрели множество библиотек, доступных для компьютерного зрения на нескольких языках программирования и в облачных системах. Среди прочего, мы обсудили Keras, Scikit-learn и Yolo.

В частности, есть один язык программирования, который проник почти во все отрасли и широко используется для решения прикладных задач. Язык Python. Оба исследователя в области обработки изображений и проектов компьютерного зрения в команде по науке о данных используют новые библиотеки с доступом через Python.

Давайте посмотрим, почему Python и его библиотеки так широко распространены и как растет число пользователей в этой экосистеме.

Что такое обработка изображений

Цифровая обработка изображений — это использование компьютерных алгоритмов для обработки цифровых изображений с последующим применением к изображению значительно более сложных алгоритмов. Это также относится к реализации методов, которые в противном случае были бы невозможны при аналоговой реализации.

Некоторые из основных задач цифровой обработки изображений включают фильтрацию и аффинные преобразования. Обработка изображений, также называемая анализом изображений, фокусируется на работе с 2D-изображениями для преобразования одного изображения в другое.

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение, также известное как техническое зрение, — это теория и технология создания машин, способных обнаруживать, отслеживать и классифицировать объекты. Как научная дисциплина компьютерное зрение относится к теории и технологии создания искусственных систем, получающих информацию из изображений.

Видеоданные могут поступать из видеопоследовательностей, изображений с различных камер или 3D-данных, подобных тем, которые вы получаете от медицинского сканера. Компьютерное зрение также включает обнаружение событий, отслеживание, распознавание образов, восстановление изображений и т. д.

Короче говоря, компьютерное зрение может классифицировать, идентифицировать, проверять и обнаруживать объекты.

На основе входного изображения алгоритм компьютерного зрения формирует выходные данные, которые можно использовать в самых разных прикладных отраслях, от обработки медицинских изображений до анализа дорожной ситуации в стандартном транспортном потоке.

Как упоминалось в этом почта на ResearchGate «При обработке изображений изображение «обрабатывается», то есть к входному изображению применяются преобразования, а выходное изображение возвращается. Компьютерное зрение использует алгоритмы обработки изображений для решения некоторых своих задач. Основное различие между этими двумя подходами заключается в целях (а не в используемых методах). Например, если целью является улучшение изображения для последующего использования, это можно назвать обработкой изображения. Если цель состоит в том, чтобы эмулировать человеческое зрение, например распознавание объектов, обнаружение дефектов или автоматическое вождение, то это можно назвать компьютерным зрением».

Зачем использовать Python для обработки изображений

В предыдущих сообщениях блога мы рассмотрели множество преимуществ использования Python. Его широкое распространение подтверждает растущий интерес к этому языку программирования и подходу в целом.

Теперь почти каждая библиотека обработки изображений или компьютерного зрения имеет форму интерфейса сценариев в своих основных функциях.

Часто этим языком сценариев является Python. Разработчики отдают предпочтение именно этой экосистеме из-за следующего:

• Python прост в освоении без потери качества программных решений.
• Python давно присутствует на рынке и стабилизировался с точки зрения ошибок.
• Python продолжает динамично развиваться.
• Вы можете использовать самые крутые ООП-решения и писать простой и эффективный код.

Существует огромное количество библиотек, решающих весь спектр задач программирования.

• Есть некоторые недостатки для неопытных пользователей:
• Код может быть медленным, если вы пишете обработку больших объемов данных непосредственно на Python (вы должны делать это через библиотеки, такие как NumPy, чтобы все работало значительно быстрее)
• Может потребоваться некоторое время, чтобы привыкнуть к синтаксису без круглых скобок в начале и конце блока (это можно решить, используя строгую запись для начала строки).

Библиотеки Python для обработки изображений и компьютерного зрения

OpenCV-Python

Мы уже рассмотрели замечательные функции OpenCV-Python в одной из статей нашего блога. Как только OpenCV стал доступен с интерфейсом Python, эта библиотека стала более популярной и удобной для использования.

Как упоминалось в OpenCV документация, «По сравнению с такими языками, как C/C++, Python работает медленнее. Тем не менее, Python можно легко расширить с помощью C/C++, что позволяет нам писать ресурсоемкий код на C/C++ и создавать оболочки Python, которые можно использовать в качестве модулей Python. Это дает нам два преимущества: во-первых, код работает так же быстро, как исходный код C/C++ (поскольку это фактический код C++, работающий в фоновом режиме), и, во-вторых, его легче кодировать на Python, чем на C/C++. OpenCV-Python — это оболочка Python для исходной реализации OpenCV C++».

OpenCV должен следовать представлению изображений в виде объекта NumPy. Это упрощает использование кода Python. Кроме того, высокоскоростные вычисления с помощью алгоритмов NumPy полезны для создания функций быстрой обработки изображений по сравнению с чистым Python.

Разработчики из OpenCV проекты говорят: «OpenCV-Python использует Numpy, высокооптимизированную библиотеку для числовых операций с синтаксисом в стиле MATLAB. Все структуры массивов OpenCV преобразуются в массивы Numpy и из них. Это также упрощает интеграцию с другими библиотеками, использующими Numpy, такими как SciPy и Matplotlib».

Мы должны упомянуть, что OpenCV поддерживает как обработку изображений, так и новейшие алгоритмы компьютерного зрения от Python.

Scikit-изображение

Scikit-image — это набор алгоритмов для обработки изображений. Это бесплатно и без ограничений. Команда добровольцев предоставляет высококачественный рецензируемый код, доступный для использования из Python.

Scikit-image незаменим благодаря своим характеристикам для обработки и фильтрации изображений. Кроме того, в этой библиотеке есть ценный модуль морфологии, который можно использовать для создания структурированных элементов изображения. Сегментация, преобразование, экспозиция и многие другие алгоритмы делают эту библиотеку Python одной из лучших для обработки изображений.

Scikit-image использует интерфейс NumPy для изображений, а также OpenCV. Это делает эти две библиотеки совместимыми, давая пользователям возможность комбинировать различные методы для изображений из обеих библиотек.

ПИЛ/Подушка

Библиотека изображений Python (PIL) может использоваться для довольно простого управления изображениями. PIL не претерпел никаких изменений или разработок с 2009 года.

Pillow — это форк PIL (Python Image Library), созданный при поддержке Алекса Кларка и других, который превратился в улучшенную современную версию. Он обеспечивает поддержку открытия, управления и сохранения многих форматов изображений. Почти все работает так же, как и в оригинальном PIL.

Некоторые из поддерживаемых типов файлов: BMP, EPS, GIF, IM, JPEG, PCX PNG, PPM, TIFF, ICO, PSD, PDF и т. д. Некоторые типы файлов доступны только для чтения, а другие — только для записи.

Pillow предоставляет следующий набор предопределенных фильтров улучшения изображения: РАЗМЫТИЕ, КОНТУР, ДЕТАЛИЗАЦИЯ, КРАЙ_УВЕЛИЧЕНИЕ, РЕЗКОСТЬ, НАЙТИ_КРАЯ, ГЛАДКИЕ, ГЛАДКИЕ_БОЛЬШЕ, РЕЗКОСТЬ.

Эта библиотека широко используется для преобразования изображений в веб-проектах, поскольку она более легкая и удобная, если вам не нужны функции OpenCV или scikit-image.

Простое резюме

Библиотека SimpleCV для Python — это надежный способ создания простого кода для компьютерного зрения и обработки изображений. У них есть собственный способ предоставления функциональности из других популярных существующих библиотек CV. Как упоминалось в их разработчике Веб-сайт: «SimpleCV — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания приложений компьютерного зрения. С его помощью вы получаете доступ к нескольким мощным библиотекам компьютерного зрения, таким как OpenCV, без необходимости предварительно узнавать о битовой глубине, форматах файлов, цветовых пространствах, управлении буфером, собственных значениях или хранении матриц и растровых изображений».

Эта библиотека настоятельно рекомендуется для прототипирования. Он имеет простые методы для программирования основных операций с изображениями, а также классное обнаружение будущего, машинное обучение, сегментацию и отслеживание.

Интересным ресурсом для быстрого изучения SimpleCV является эта книга. Как отмечают авторы: «Узнайте, как быстро и легко создавать собственные приложения компьютерного зрения (CV) с помощью SimpleCV, платформы с открытым исходным кодом, написанной на Python. Это практическое руководство на примерах реальных приложений знакомит вас с основными методами CV для сбора, обработки и анализа потоковых цифровых изображений. Затем вы узнаете, как применять эти методы с SimpleCV, используя пример кода Python. Все, что вам нужно для начала, это Windows, Mac или Linux, а также готовность реализовать свое резюме различными способами. Опыт программирования необязателен».

Пгмагик

Pgmagick — очень хорошая многоцелевая библиотека обработки изображений для Python. На самом деле это обертка для GraphicsMagick, который изначально происходит от ImageMagick.

Обладает широким набором полезных функций:

• Преобразование изображения из одного формата в другой (например, TIFF в JPEG).
• Изменяйте размер, поворачивайте, повышайте резкость, уменьшайте цвет или добавляйте к изображению специальные эффекты.
• Создайте монтаж миниатюр изображений.
• Создайте прозрачное изображение, подходящее для использования в Интернете.
• Сравните два изображения.
• Превратите группу изображений в последовательность анимации GIF.
• Создайте составное изображение, объединив несколько отдельных изображений.
• Нарисуйте фигуры или текст на изображении.
• Украсьте изображение рамкой или рамкой.
• Опишите формат и характеристики изображения.

Это делает Pgmagick универсальным мощным инструментом для работы с изображениями для решения многих задач по созданию бэкендов. Учтите, что обработка изображений является многопоточной с использованием OpenMP, что означает, что вы можете масштабировать обработку изображений настолько, насколько процессоры вы можете добавить к серверу OpenMP. Это ключевая функция для пакетной обработки изображений, когда вам нужно обработать миллионы файлов.

Заключение

В заключение, сейчас очень легко работать с задачами цифровой обработки изображений, по сравнению, скажем, 5-10 лет назад. Это достигается за счет разработки различных библиотек и методов обработки, а также за счет разработки вычислительной техники и специализированных процессоров.

Кроме того, повышается и удобство использования этих алгоритмов и методов. Это достигается за счет использования скриптовых языков, а при необходимости вы можете написать свою часть алгоритма на быстром C++ и подключить его к скриптовому языку, например, с помощью swig.

Это уменьшает объем кода, который необходимо написать для вызова определенного метода из библиотеки. Например, вы можете сравнить объем кода на Python и C++ для типичной библиотеки обработки изображений.

Наши разработчики в Semrush Systems обладают высокой квалификацией и доказали свою компетентность в различных проектах, связанных с обработкой изображений и компьютерным зрением.

Вы можете обратиться к нашим специалистам Semrush Systems за решениями в области цифровой обработки изображений в информационных системах и задачах компьютерного зрения в различных областях применения, начиная от обработки изображений в медицинских областях и заканчивая дронами для анализа видеопотока.