6 bibliotecas de procesamiento de imágenes de Python para una manipulación visual eficiente

Percibimos el mundo que nos rodea principalmente visualmente. Los humanos pueden identificar objetos, percibir la distancia e incluso adivinar la textura con solo ver imágenes.

Sin embargo, a pesar de que la vista parece común y fácil, sigue siendo algo esquiva cuando se trata de programar computadoras para realizarla. Sin embargo, existen algoritmos que se han desarrollado a lo largo de los años para ayudar a las computadoras a realizar esta aparentemente ardua tarea de procesamiento de imágenes. j

Estos algoritmos se implementaron en código y se distribuyeron como bibliotecas de software que analizaremos en este artículo.

¿Qué es el procesamiento de imágenes?

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El procesamiento de imágenes es parte de la visión artificial. Estas son las tareas realizadas en imágenes en preparación para su uso en aprendizaje automático y, más ampliamente, inteligencia artificial.

Es útil para detectar e identificar objetos en imágenes. Esto se aplicaría a la construcción de automóviles y robots autónomos y a la clasificación de imágenes para identificar cosas como contenido odioso.

Aplicaciones de procesamiento de imágenes

El procesamiento de imágenes se utiliza en muchos campos. Algunas de sus aplicaciones más comunes y útiles incluyen:

• Diagnóstico e imágenes médicas donde la IA puede diagnosticar pacientes desde un escáner
• Seguridad al implementar sistemas de seguridad biométricos y sistemas de monitoreo de edificios.
• Robótica al construir robots que pueden ver su entorno. Estos incluyen los autos sin conductor.
• Realidad aumentada, por ejemplo, filtros. El procesamiento de imágenes se utiliza para identificar objetos y aplicarles filtros.
• Análisis de tráfico para lectura de matrículas. Esto se puede utilizar en la aplicación de la ley para identificar a los conductores que no se detienen en los semáforos en rojo o en las cámaras de velocidad.

Hay diferentes algoritmos utilizados en el procesamiento de imágenes. Estos incluyen dilatación y erosión morfológica, gaussiana, transformada de Fourier, detección de bordes y procesamiento de imágenes wavelet.

En ausencia de bibliotecas de software, habría que implementar estos algoritmos desde cero. Afortunadamente, existen bibliotecas preescritas que implementan la funcionalidad requerida. Aquí hay una lista de algunos de los más comunes.

OpenCV

OpenCV es una de las bibliotecas de procesamiento de imágenes más populares. Se utiliza para implementar algoritmos de visión por computadora y realizar aprendizaje automático y procesamiento de imágenes.

Además, está disponible de forma gratuita y es de código abierto. Además, OpenCV es versátil ya que puede usarse con una variedad de lenguajes de programación. Estos incluyen Python, C++ y Java.

La biblioteca implementa muchas funciones y algoritmos que necesitará para el procesamiento de imágenes. Estos incluyen detección de bordes, extracción de características, transformaciones, rotaciones, cambio de tamaño y mejora.

Scikit-imagen

Scikit-imagen ofrece una manera eficiente y fácil de usar para realizar el procesamiento de imágenes. Permite entrada/salida de imágenes, transformación, filtrado, segmentación, extracción de características, restauración de imágenes y transformaciones geométricas.

La biblioteca se integra con otras bibliotecas informáticas científicas y permite a los usuarios manipular y mejorar imágenes fácilmente para diversas aplicaciones, desde operaciones básicas como cambiar el tamaño hasta tareas avanzadas como reconocimiento de objetos o restauración de imágenes.

SimpleITK

SimpleITK es una versión simplificada de ITK. ITK (Insight Toolkit) es una biblioteca multiplataforma de código abierto para el análisis de imágenes. SimpleITK admite la lectura y escritura de imágenes de más de 20 formatos de archivo de imagen.

Además de Python, funciona con otros lenguajes de programación como R, Java, Ruy, Lua, C++ y C#. Proporciona una amplia gama de funciones que se pueden utilizar para trabajar con imágenes.

SimpleITK también es poderoso ya que admite trabajar con imágenes 2D, 3D, 4D y 5D. También admite el procesamiento paralelo para acelerar las operaciones.

SciPy

SciPy es un primo de la famosa biblioteca de análisis numérico, NumPy. SciPy se usa para computación científica, mientras que NumPy se usa para computación numérica. Debido a que SciPy usa NumPy bajo el capó, es muy rápido y eficiente.

También admite trabajar con imágenes multidimensionales. La biblioteca implementa funciones para realizar filtrado, morfología, medidas de objetos e interpolación B-spline.

Almohada

Almohada es una continuación de la biblioteca de imágenes de Python (PIL). PIL era una biblioteca para trabajar con imágenes en Python. Sin embargo, esto solo funcionó con Python2 y se suspendió en 2011.

Pillow es una bifurcación del proyecto. Admite la lectura de imágenes de diferentes formatos de archivo en su propia representación interna. La representación interna de Pillow manipula las imágenes de manera eficiente y proporciona funciones de procesamiento de imágenes bastante potentes. También admite el acceso rápido a datos y la realización de operaciones como rotaciones y cambio de tamaño.

pgmagia

pgmagia es una biblioteca Python de código abierto escrita por Hideo Huttori. Actúa como contenedor de GrphicsMagick, que es una colección de herramientas y bibliotecas que se utilizan para leer, escribir y manipular imágenes.

La biblioteca admite más de 88 formatos de imagen diferentes y puede realizar varias funciones, como cambiar el tamaño de las imágenes, hacerlas más nítidas o borrosas, detectar bordes, girarlos, solarizarlos, comparar imágenes y escribirlas en el disco.

pgmagick se puede usar para crear gifs, dibujar texto y convertir imágenes de diferentes formatos de archivo.

Ultimas palabras

Aunque esta lista no es exhaustiva, las bibliotecas enumeradas anteriormente son algunas de las bibliotecas más populares utilizadas en el procesamiento de imágenes. Han sido utilizados por muchas personas y organizaciones para implementar sistemas capaces de detectar, segmentar y analizar objetos.

Ha sido increíblemente útil en las áreas de inteligencia artificial y robótica. Como alternativa a las bibliotecas, puede utilizar las API para el análisis de imágenes.