10 инструментов Python для работы с изображениями

  • 1. scikit-image
  • 2. NumPy
  • 3. SciPy
  • 4. PIL/ Pillow
  • 5. OpenCV-Python
  • 6. SimpleCV
  • 7. Mahotas
  • 8. SimpleITK
  • 9. pgmagick
  • 10. PyCairo

Обзор самых популярных Python-библиотек с простым и понятным способом преобразования изображений

Введение

Наш сегодняшний мир переполнен данными, большая часть которых состоит из изображений. Однако для работы с изображениями требуется их обработка. Обработка изображений — это процесс анализа и работы с цифровым изображением, направленный на улучшение качества картинки или извлечения информации для дальнейшего использования.

Общие задачи сводятся к отображению изображения и выполнению основных операций (кадрирование, отражение, вращение, сегментация, классификация, извлечение признаков, восстановление и распознавание). Python является отличным средством для решения подобных задач. Благодаря доступности и растущей популярности Python в качестве языка научно-технического программирования, внутри экосистемы появилось множество первоклассных инструментов для обработки изображений.

Давайте рассмотрим популярные Python-библиотеки для работы с изображениями.

1. scikit-image

scikit-image — это Python­-пакет с открытым кодом, который работает с массивами NumPy. Он реализует алгоритмы и утилиты для использования в исследовательских, образовательных и промышленных приложениях. Это весьма простая и понятная библиотека даже для новичков в экосистеме Python. Данная библиотека содержит высококачественный и рецензированный код, написанный активным сообществом добровольцев.

Ресурсы

Библиотека хорошо задокументирована с обилием практических примеров. Ознакомиться с документацией можно здесь.

Примеры

Пакет импортируется как skimage, а большинство функций находится внутри подмодулей. Несколько примеров использования skimage:

  • Фильтрация изображений
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from skimage import data,filters image = data.coins() # … или любой массив NumPy! edges = filters.sobel(image) plt.imshow(edges, cmap=’gray’)
  • Сопоставление шаблонов через функцию match_template

Больше примеров доступно в галерее.

2. NumPy

NumPy — это одна из основных Python-библиотек с поддержкой массивов. Изображение представляет собой стандартный массив NumPy, содержащий пиксели точек данных. Таким образом, при выполнении основных NumPy-операций (срезы, маски, прихотливое индексирование) мы можем изменять пиксельные значения изображения. Само изображение можно загрузить через skimage и отобразить с помощью Matplotlib.

Ресурсы

Все ресурсы и документация доступны на официальной странице NumPy.

Пример

Маскирование изображения через NumPy:

import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline image = data.camera() type(image) numpy.ndarray #Изображение - это массив NumPy mask = image < 87 image[mask]=255 plt.imshow(image, cmap=’gray’)

3. SciPy

SciPy — это такой же важный научный модуль в Python, как и NumPy. Он подходит для решения основных задач по обработке и прочей работе с изображениями. В частности, в подмодуле scipy.ndimage доступны функции, которые работают в n-мерных массивах NumPy. Текущий пакет включает в себя функции для линейной и нелинейной фильтрации, бинарной морфологии, интерполяции В-сплайнами и измерений объектов.

Ресурсы

Полный список функций в пакете scipy.ndimage доступен в документации.

Пример

Использование SciPy для размытия изображений с помощью фильтра Гаусса:

from scipy import misc,ndimage face = misc.face() blurred_face = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3) very_blurred = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=5) #Результаты plt.imshow(<image to be displayed>)

4. PIL/ Pillow

PIL (Python Imaging Library) — это бесплатная Python-библиотека для открытия, работы и сохранения различных форматов изображений. К сожалению, ее разработка окончательно остановилась, а последнее обновление вышло в 2009. К счастью, есть Pillow — активно развивающийся форк PIL с простой установкой. Он работает на всех основных операционных системах и поддерживает Python 3. Библиотека содержит базовый функционал для обработки изображений, включая точечные операции, фильтры с набором встроенных ядер свертки и преобразование цветового пространства.

Ресурсы

В документации описан процесс установки и примеры использования каждого модуля библиотеки.

Пример

Улучшение изображения через ImageFilter в Pillow:

from PIL import Image, ImageFilter #Read image im = Image.open( 'image.jpg' ) #Display image im.show() from PIL import ImageEnhance enh = ImageEnhance.Contrast(im) enh.enhance(1.8).show("30% more contrast")

5. OpenCV-Python

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — одна из самых популярных библиотек для приложений по компьютерному зрению.OpenCV-Python — это Python-версия интерфейса для OpenCV. Наличие кода на C/C++ в бэкенде гарантирует быстроту библиотеки, а Python­-обертка во фронтенде обеспечивает легкость настройки и развертывания. Благодаря этому OpenCV-Python является отличным решением для высоконагруженных вычислительных программ по компьютерному зрению.

Ресурсы

Руководство по OpenCV2-Python поможет быстрее освоиться в библиотеке.

Пример

Наглядный пример использования OpenCV-Python при наложении изображения с помощью пирамид. В результате мы создаем новый фрукт под названием «аплоко».

6. SimpleCV

SimpleCV — это еще один фреймворк с открытым кодом для создания приложений по компьютерному зрению. С ним у вас появляется доступ к нескольким мощным библиотекам компьютерного зрения (например, OpenCV) без необходимости изучения глубины цвета, файловых форматов, цветовых пространств и т.д. Кривая обучения куда меньше, чем в OpenCV, и, как говорится в их слогане, «компьютерное зрение становится проще». Парочка плюсов SimpleCV:

  • Простые тесты по машинному зрению смогут написать даже начинающие программисты.
  • Функциональная совместимость с камерами, видеофайлами, изображениями и видеопотоками.

Ресурсы

Понятная документация с множеством практических примеров.

Пример

7. Mahotas

Mahotas также является Python-библиотекой для компьютерного зрения и обработки изображений. Она содержит стандартные функции по обработке изображений (фильтры и морфологические операции), а также современные возможности компьютерного зрения для вычисления признаков (обнаружение особых точек и локальные дескрипторы). Быстрота разработки обеспечивается Python-интерфейсом, а плюсом для скорости служат алгоритмы на С++. Mahotas — это быстрая библиотека с минималистичным кодом и зависимостями. Более подробно описано в документации.

Ресурсы

Документация содержит инструкции по установке, практические примеры, а также пошаговые уроки по освоению Mahotas.

Пример

Mahotas решает задачи с помощью простого кода. Для задачи «Где Уолли?» Mahotas требуется минимальное количество кода. Вот исходный код.

8. SimpleITK

ITK или Insight Segmentation and Registration Toolkit — это кросс-платформенная система с открытым кодом, предоставляющая расширенный набор инструментов для анализа изображений. Сюда относится и SimpleITK — упрощенный слой, «надстроенный» поверх ITK. Данный слой облегчает работу с библиотекой при быстром прототипировании, обучении и интерпретируемых языках. SimpleITK — это набор инструментов для анализа изображений с большим количеством компонентов, поддерживающих общую фильтрацию, сегментацию и регистрацию изображений. Сам SimpleITK написан на C++, но доступен для многих языков программирования, включая Python.

Ресурсы

Jupyter Notebook показывает использование SimpleITK в образовательных и исследовательских целях. Он также демонстрирует возможности SimpleITK по интерактивному анализу изображений с использованием языков программирования Python и R.

Пример

Анимация ниже — это визуализация процесса преобразования при регистрации КТ- и МРТ-снимков в SimpleITK и Python. Исходный код доступен здесь.

9. pgmagick

pgmagick — обертка на базе Python для библиотеки GraphicsMagick. Систему GraphicsMagickиногда называют швейцарским ножом в обработке изображений. Она предлагает коллекцию эффективных инструментов и библиотек, поддерживающих чтение, запись и операции с изображениями в более чем 88 основных форматах, включая DPX, GIF, JPEG, JPEG-2000, PNG, PDF, PNM и TIFF.

Ресурсы

pgmagick посвящен целый репозиторий Github. Там вы найдете инструкции по установке и основные требования. Также имеется подробное руководство пользователя.

Примеры

Вот несколько операций с изображениями, которые можно выполнить в pgmagick:

Масштабирование изображения:

Выделение контуров:

10. PyCairo

PyCairo представляет собой набор привязок Python-кода для графической библиотеки Cairo. Cairo — это 2D-библиотека для отрисовки векторной графики. Векторная графика интересна тем, что не теряет своей четкости при изменении размеров или трансформации. PyCairo — это набор привязок для Cairo, с помощью которых можно вызывать Cairo-команды из Python.

Ресурсы

Подробная информация по установке и работе доступна в GitHub-репозитории PyCairo. Есть еще вводное руководство с кратким описанием PyCairo.

Примеры

Отрисовка линий, базовых фигур и радиальных градиентов.

Заключение

Существует ряд полезных и бесплатных библиотек по обработке изображений в Python. Какие-то из них широко известны, а о некоторых вы слышите впервые. Поработайте с разными библиотеками и подберите ту, что подходит именно вам.

Перевод статьи Parul Pandey: 10 Python image manipulation tools

Поделиться статьей:

Вернуться к статьям

Комментарии

    Ничего не найдено.
Нажмите для отмены.