Principali librerie di elaborazione delle immagini in Python

Librerie di immagini in Python

La computer vision è un ramo dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer e ai sistemi di estrarre informazioni utili da foto digitali, video e altri input visivi e avviare azioni o fare raccomandazioni basate su tali dati. Per estrarre queste informazioni è necessario l’elaborazione delle immagini, che è il fenomeno di manipolazione o modifica o esecuzione di alcune operazioni su un’immagine per estrarne le caratteristiche. In questo articolo parleremo di alcune delle librerie di elaborazione delle immagini in Python.

1. OpenCV

OpenCV è una delle librerie più veloci e ampiamente utilizzate per l’elaborazione delle immagini e le applicazioni di computer vision. È supportato da Github, con oltre mille contributor che contribuiscono allo sviluppo della libreria. Creato da Intel nel 1999, supporta molti linguaggi come C, C++, Java e il più popolare Python. OpenCV offre circa 2500 algoritmi per aiutare a costruire modelli per il riconoscimento facciale, il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle immagini, ecc.

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2. Mahotas

Mahotas è una libreria avanzata in Python per l’elaborazione delle immagini e la computer vision che offre funzionalità avanzate come sogliatura, convoluzione, elaborazione morfologica e molto altro ancora. È stato scritto in C++, il che lo rende veloce.

3. SimpleCV

SimpleCV può essere considerato una versione meno complicata di OpenCV. È un framework in Python. Non richiede molti prerequisiti di elaborazione delle immagini e concetti come spazi dei colori, gestione del buffer, autovettori, ecc. Pertanto, è adatto ai principianti.

4. Pillow

Pillow è basato sulla Python Imaging Library (PIL). Questa libreria offre un ampio supporto per i formati di file, una rappresentazione interna efficiente e capacità di elaborazione delle immagini piuttosto potenti. Comprende diverse attività di elaborazione delle immagini, tra cui operazioni sui punti, filtraggio, manipolazione, ecc.

5. Scikit-Image

Scikit-Image è una libreria open-source in Python per l’elaborazione delle immagini. Trasforma le immagini originali utilizzando array NumPy come oggetti immagine. Poiché NumPy è realizzato in programmazione C, è una libreria molto veloce ed efficiente per l’elaborazione delle immagini. Include algoritmi per il filtraggio, la morfologia, la rilevazione delle caratteristiche, la segmentazione, le trasformazioni geometriche, la manipolazione dello spazio dei colori, ecc.

6. SimplelTK

SimpleITK è una libreria open-source che offre l’analisi di immagini multidimensionali. A differenza della maggior parte delle librerie di elaborazione delle immagini e computer vision che considerano le immagini come array, tratta le immagini come un insieme di punti nello spazio. Supporta linguaggi come Python, R, Java, C#, Lua, Ruby, TCL e C++.

7. SciPy

SciPy è principalmente utilizzato per calcoli scientifici e matematici, ma può anche essere utilizzato per l’elaborazione delle immagini e la computer vision importando i moduli pertinenti della libreria. Può offrire funzioni di elaborazione delle immagini come convoluzione, rilevamento dei volti, estrazione delle caratteristiche, segmentazione delle immagini, ecc.

8. Pgmagick

Pgmagick è un binding Python per GraphicsMagick per la manipolazione delle immagini. Aiuta nelle funzioni di elaborazione delle immagini come ridimensionamento, rotazione, affilatura, immagini a gradiente, ecc. Può gestire oltre 88 diversi formati di immagini.

9. Seaborn

Seaborn è una delle librerie Python più popolari tra gli scienziati dei dati perché aiuta a comprendere la correlazione tra vari punti di dati. Offre ottime visualizzazioni che rendono il modello comprensibile e attraente.

10. Matplotlib

Matplotlib è una libreria Python conosciuta per la creazione di visualizzazioni, ma può anche essere utilizzata per l’elaborazione delle immagini. Può essere utilizzata per estrarre informazioni dall’immagine. Non supporta tutti i formati di file.

11. Numpy

Numpy è una libreria ampiamente utilizzata per modelli di machine learning. Può essere utilizzata nell’elaborazione delle immagini per manipolare i pixel, mascherare i valori dei pixel e ritagliare le immagini.

Riferimenti:

• https://analyticsindiamag.com/top-8-image-processing-libraries-in-python/
• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/04/top-python-libraries-for-image-processing-in-2021/
• https://towardsdatascience.com/5-ultimate-python-libraries-for-image-processing-13f89d32769e
• https://neptune.ai/blog/image-processing-python-libraries-for-machine-learning
• https://data-flair.training/news/python-image-processing-libraries/
• https://www.codeitbro.com/best-python-libraries-for-image-processing/

Il post sulle migliori librerie di elaborazione delle immagini in Python è apparso per la prima volta su MarkTechPost.