6 thư viện xử lý hình ảnh Python để thao tác trực quan hiệu quả

Spread the love

Chúng ta cảm nhận thế giới xung quanh chủ yếu bằng thị giác. Con người có thể xác định các đối tượng, cảm nhận khoảng cách và thậm chí đoán kết cấu chỉ bằng cách nhìn thấy hình ảnh.

Tuy nhiên, mặc dù có vẻ phổ biến và dễ nhìn như thế nào, nó vẫn hơi khó nắm bắt khi cố gắng lập trình máy tính để thực hiện nó. Tuy nhiên, có những thuật toán đã được phát triển trong nhiều năm để giúp máy tính thực hiện nhiệm vụ xử lý hình ảnh có vẻ khó khăn này. t

Các thuật toán này đã được triển khai bằng mã và được phân phối dưới dạng thư viện phần mềm mà chúng tôi sẽ trình bày trong bài viết này.

Mục lục

Xử lý hình ảnh là gì?

Xử lý hình ảnh là một phần của thị giác máy tính. Nó liên quan đến các nhiệm vụ được thực hiện trên hình ảnh để chuẩn bị sử dụng chúng trong học máy và nói chung là trí tuệ nhân tạo.

Nó rất hữu ích để phát hiện và xác định các đối tượng trong hình ảnh. Điều này sẽ được áp dụng để chế tạo ô tô và rô-bốt tự lái và phân loại hình ảnh để xác định những thứ như nội dung thù hận.

Ứng dụng xử lý ảnh

Xử lý ảnh được sử dụng trong một số lĩnh vực. Một số ứng dụng phổ biến và hữu ích nhất của nó bao gồm:

Hình ảnh và chẩn đoán y tế nơi AI có thể chẩn đoán bệnh nhân từ quá trình quét
Bảo mật khi triển khai hệ thống bảo mật sinh trắc học và hệ thống giám sát tòa nhà.
Robotics khi chế tạo robot có khả năng nhìn thấy môi trường của chúng. Chúng bao gồm xe tự lái.
Thực tế mở rộng, ví dụ, bộ lọc. Xử lý hình ảnh được sử dụng để xác định các đối tượng và áp dụng các bộ lọc cho chúng.
Phân tích giao thông để đọc biển số. Điều này có thể được sử dụng trong thực thi pháp luật để xác định những người lái xe không dừng ở đèn giao thông màu đỏ hoặc trong bẫy tốc độ.

Không thể cài đặt ứng dụng trên Apple Watch? 10 cách để khắc phục sự cố

Có nhiều thuật toán khác nhau được sử dụng trong xử lý ảnh. Chúng bao gồm sự giãn nở và xói mòn hình thái, Gaussian, Biến đổi Fourier, Phát hiện cạnh và xử lý hình ảnh sóng con.

Trong trường hợp không có thư viện phần mềm, người ta sẽ phải thực hiện các thuật toán này từ đầu. Rất may, có những thư viện viết sẵn thực hiện các chức năng cần thiết. Đây là danh sách một số phổ biến nhất.

OpenCV

OpenCV là một trong những thư viện xử lý ảnh phổ biến nhất. Nó được sử dụng để thực hiện các thuật toán thị giác máy tính và thực hiện học máy và xử lý hình ảnh.

Ngoài ra, nó có sẵn miễn phí và là mã nguồn mở. Hơn nữa, OpenCV rất linh hoạt vì nó có thể được sử dụng với nhiều ngôn ngữ lập trình. Chúng bao gồm Python, C++ và Java.

Thư viện triển khai nhiều chức năng và thuật toán mà bạn sẽ cần để xử lý ảnh. Chúng bao gồm phát hiện cạnh, trích xuất tính năng, biến đổi, xoay, thay đổi kích thước và nâng cao.

Scikit-hình ảnh

Scikit-image cung cấp một cách hiệu quả và thân thiện với người dùng để thực hiện xử lý hình ảnh. Nó cho phép đầu vào/đầu ra hình ảnh, chuyển đổi, lọc, phân đoạn, trích xuất tính năng, khôi phục hình ảnh và biến đổi hình học.

Cách thêm thủ công trò chơi vào trải nghiệm GeForce

Thư viện tích hợp với các thư viện máy tính khoa học khác và cho phép người dùng dễ dàng thao tác và nâng cao hình ảnh cho các ứng dụng khác nhau, từ các thao tác cơ bản như thay đổi kích thước đến các tác vụ nâng cao như nhận dạng đối tượng hoặc khôi phục hình ảnh.

đơn giảnITK

SimpleITK là phiên bản đơn giản hóa của ITK. ITK (Insight Toolkit) là một thư viện mã nguồn mở và đa nền tảng để phân tích hình ảnh. SimpleITK hỗ trợ đọc và ghi hình ảnh từ hơn 20 định dạng tệp hình ảnh.

Ngoài Python, nó hoạt động với các ngôn ngữ lập trình khác như R, Java, Ruy, Lua, C++ và C#. Nó cung cấp một loạt các chức năng có thể được sử dụng để làm việc với hình ảnh.

SimpleITK cũng mạnh mẽ vì nó hỗ trợ làm việc với hình ảnh 2D, 3D, 4D và 5D. Nó cũng hỗ trợ xử lý song song để tăng tốc hoạt động.

khoa học viễn tưởng

SciPy là anh em họ với thư viện phân tích số phổ biến, NumPy. SciPy được sử dụng cho tính toán khoa học, trong khi NumPy được sử dụng cho tính toán số. Bởi vì SciPy sử dụng NumPy bên dưới nên nó rất nhanh và hiệu quả.

Nó cũng hỗ trợ làm việc với hình ảnh đa chiều. Thư viện triển khai các chức năng để thực hiện lọc, hình thái học, đo lường đối tượng và phép nội suy B-spline.

Cái gối

Gối là phần tiếp theo của Thư viện hình ảnh Python (PIL). PIL là một thư viện để làm việc với hình ảnh trong Python. Tuy nhiên, nó chỉ hoạt động với Python2 và đã ngừng hoạt động vào năm 2011.

Cách nhận được Bulbasaur trong Pokémon Yellow

Gối là một ngã ba của dự án. Nó hỗ trợ đọc hình ảnh từ các định dạng tệp khác nhau thành biểu diễn bên trong của chính nó. Biểu diễn bên trong của Gối thao tác hình ảnh hiệu quả và cung cấp các chức năng xử lý hình ảnh khá mạnh mẽ. Nó cũng hỗ trợ truy cập nhanh vào dữ liệu và thực hiện các thao tác như xoay và thay đổi kích thước.

pgmagick

pgmagick là một thư viện mã nguồn mở Python được viết bởi Hideo Huttori. Nó hoạt động như một trình bao bọc cho GrphicsMagick, một tập hợp các công cụ và thư viện được sử dụng để đọc, viết và thao tác với hình ảnh.

Thư viện hỗ trợ hơn 88 định dạng hình ảnh khác nhau và có thể thực hiện một số chức năng như lấy kích thước hình ảnh, làm sắc nét hoặc làm mờ hình ảnh, phát hiện các cạnh, xoáy chúng, phơi nắng, so sánh hình ảnh và ghi chúng vào đĩa.

pgmagick có thể được sử dụng để tạo gifs, vẽ văn bản và chuyển đổi hình ảnh từ các định dạng tệp khác nhau.

Từ cuối cùng

Mặc dù danh sách này không đầy đủ nhưng các thư viện được liệt kê ở trên là một số thư viện phổ biến nhất được sử dụng trong xử lý ảnh. Chúng đã được nhiều người và tổ chức sử dụng để triển khai các hệ thống có khả năng phát hiện, phân đoạn và phân tích đối tượng.

Điều này cực kỳ hữu ích trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và người máy. Để thay thế cho thư viện, bạn có thể sử dụng API để phân tích hình ảnh.

Ý kiến của bạn?