В Python имеется несколько библиотек для обработки изображений. Вот некоторые популярные методы и библиотеки:
-
OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом): OpenCV — это широко используемая библиотека для обработки изображений и задач компьютерного зрения. Он предоставляет полный набор функций и алгоритмов для управления и анализа изображений.
-
Pillow: Pillow — это мощная библиотека для задач обработки изображений, таких как открытие, управление и сохранение файлов изображений в различных форматах. Это ответвление библиотеки изображений Python (PIL) и предлагает простой в использовании API.
-
scikit-image: scikit-image — это библиотека, предоставляющая набор алгоритмов для обработки изображений. Он построен на основе NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр функций для таких задач, как фильтрация, сегментация и извлечение признаков.
-
NumPy: NumPy — это фундаментальная библиотека для научных вычислений на Python. Он предоставляет эффективные массивы и функции для обработки числовых данных, включая изображения. Его можно использовать для основных задач манипулирования изображениями, таких как обрезка, изменение размера и операции на уровне пикселей.
-
SimpleCV: SimpleCV — это платформа с открытым исходным кодом для приложений компьютерного зрения. Он призван сделать задачи компьютерного зрения и обработки изображений более доступными, предоставляя высокоуровневый API для общих операций.
-
scikit-learn: Хотя scikit-learn в первую очередь ориентирован на машинное обучение, он также предлагает некоторые функции обработки изображений. Он включает в себя методы извлечения признаков, уменьшения размерности и кластеризации, которые можно применять к данным изображений.
-
TensorFlow и Keras: TensorFlow и Keras — популярные платформы глубокого обучения, которые можно использовать для задач обработки изображений. Они предоставляют абстракции высокого уровня и предварительно обученные модели для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и создание изображений.
-
PyTorch: PyTorch — еще одна среда глубокого обучения, завоевавшая популярность в исследовательском сообществе. Он предлагает гибкую и эффективную платформу для задач обработки изображений и предоставляет инструменты для построения и обучения нейронных сетей.