ホーム テクノロジー 開発 非公開: 効率的な視覚操作のための 6 つの Python 画像処理ライブラリ

効率的な視覚操作のための 6 つの Python 画像処理ライブラリ


私たちは周囲の世界を主に視覚的に認識します。人間は画像を見るだけで物体を識別し、距離を認識し、さらには質感を推測することができます。

しかし、見ることがどれほど一般的で簡単であるように見えるにもかかわらず、それを実行するようにコンピュータをプログラムしようとすると、依然としてややとらえどころがありません。ただし、この一見困難な画像処理タスクをコンピュータが実行できるようにするために、長年にわたって開発されてきたアルゴリズムがあります。 T

これらのアルゴリズムはコードで実装され、この記事で説明するソフトウェア ライブラリとして配布されています。

画像処理とは何ですか?

画像処理はコンピュータ ビジョンの一部です。これには、機械学習、そして広義には人工知能で画像を使用する準備として画像に対して実行されるタスクが含まれます。

画像内のオブジェクトを検出および識別するのに役立ちます。これは、自動運転車やロボットの構築や、嫌がらせ的なコンテンツなどを識別するための画像の分類にも応用できます。

画像処理の応用

画像処理はさまざまな分野で使用されています。最も一般的で役立つアプリケーションには次のようなものがあります。

  • AI がスキャンから患者を診断できる医療画像および診断
  • 生体認証セキュリティ システムの実装および監視システムの構築時のセキュリティ。
  • 環境を認識できるロボットを構築する場合のロボット工学。これらには自動運転車も含まれます。
  • 拡張現実 (フィルターなど)。画像処理は、オブジェクトを識別し、それらにフィルターを適用するために使用されます。
  • ナンバープレートを読み取るための交通分析。これは法執行機関で、赤信号や速度違反取り締まりで停止しないドライバーを特定するために使用できます。

画像処理にはさまざまなアルゴリズムが使用されます。これらには、形態学的膨張と侵食、ガウス、フーリエ変換、エッジ検出、ウェーブレット画像処理が含まれます。

ソフトウェア ライブラリがない場合は、これらのアルゴリズムを最初から実装する必要があります。ありがたいことに、必要な機能を実装する事前に作成されたライブラリがあります。これは最も一般的なもののリストです。

OpenCV

OpenCV は、最も人気のある画像処理ライブラリの 1 つです。コンピューター ビジョン アルゴリズムを実装し、機械学習と画像処理を実行するために使用されます。

さらに、これは無料で利用でき、オープンソースです。さらに、OpenCV はさまざまなプログラミング言語で使用できるため、多用途です。これらには、Python、C++、Java が含まれます。

このライブラリには、画像処理に必要な関数とアルゴリズムの多くが実装されています。これらには、エッジ検出、特徴抽出、変換、回転、サイズ変更、強調が含まれます。

Scikit イメージ

Scikit-image は、画像処理を実行するためのユーザーフレンドリーで効率的な方法を提供します。画像の入出力、変換、フィルタリング、セグメンテーション、特徴抽出、画像復元、幾何学的変換が可能になります。

このライブラリは他の科学計算ライブラリと統合されており、ユーザーはサイズ変更などの基本操作からオブジェクト認識や画像復元などの高度なタスクに至るまで、さまざまなアプリケーション向けに画像を簡単に操作および強化できるようになります。

SimpleITK

SimpleITK はITK の簡易バージョンです。 ITK (Insight Toolkit) は、画像解析のためのクロスプラットフォームのオープンソース ライブラリです。 SimpleITK は、20 を超える画像ファイル形式からの画像の読み取りと書き込みをサポートしています。

Python に加えて、R、Java、Ruy、Lua、C++、C# などの他のプログラミング言語でも動作します。画像の操作に使用できる幅広い関数を提供します。

SimpleITK は、2D、3D、4D、および 5D 画像の操作をサポートするため、強力でもあります。並列処理もサポートしており、動作を高速化します。

サイピー

SciPy は、人気のある数値解析ライブラリである NumPy のいとこです。 SciPy は科学計算に使用され、NumPy は数値計算に使用されます。 SciPy は内部で NumPy を使用するため、非常に高速かつ効率的です。

多次元画像の操作もサポートします。このライブラリには、フィルタリング、形態学、オブジェクト測定、および B スプライン補間を実行する関数が実装されています。

Pillowは、Python Imaging Library (PIL) の続編です。 PIL は、Python で画像を操作するためのライブラリです。ただし、Python2 でのみ動作し、2011 年に廃止されました。

Pillow はプロジェクトのフォークです。さまざまなファイル形式から独自の内部表現への画像の読み取りをサポートします。 Pillow の内部表現は画像を効率的に操作し、かなり強力な画像処理機能を提供します。また、データへの高速アクセスや、回転やサイズ変更などの操作の実行もサポートされます。

pgmagick

pgmagick は、服部秀夫によって作成されたオープンソースの Python ライブラリです。これは、画像の読み取り、書き込み、操作に使用されるツールとライブラリのコレクションである GrphicsMagick のラッパーとして機能します。

このライブラリは 88 を超える異なる画像フォーマットをサポートしており、画像のサイズの取得、画像のシャープ化またはぼかし、エッジの検出、渦巻き、ソラライズ、画像の比較、ディスクへの書き込みなどのいくつかの機能を実行できます。

pgmagick は、gif の作成、テキストの描画、さまざまなファイル形式からの画像の変換に使用できます。

最後の言葉

このリストはすべてを網羅しているわけではありませんが、上記のライブラリは画像処理で使用される最も一般的なライブラリの一部です。これらは、オブジェクトの検出、セグメント化、分析が可能なシステムを実装するために多くの人々や組織によって使用されてきました。

これは、人工知能やロボット工学の分野で非常に役立ちます。ライブラリの代わりに、画像分析に API を使用できます。

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