파이썬 이미지처리 라이브러리 Top 7

파이썬 이미지처리 라이브러리를 찾아봤습니다. 이미지 처리는 많은 분야에서 사용됩니다. 데이터 과학자는 머신러닝 학습 모델에 입력하기 전에 이미지를 사전 처리합니다. 다양한 이미지 처리 라이브러리의 기능을 이해하여 작업을 간소화하는 것이 가장 중요합니다.

1. Scikit-image

Scikit-image 는 원본 그림을 변환하여 NumPy 배열을 이미지 개체로 사용합니다. 이러한 ndarry는 정수 (부호 또는 부호 없음) 또는 부동 소수점 일 수 있습니다. NumPy는 C 프로그래밍에 내장되어 있기 때문에 매우 빠르므로 이미지 처리를위한 효과적인 라이브러리가됩니다. 다양한 방법 중에서 데이터 과학자는 종종 각 픽셀이 회색 음영 인 그레이 스케일 기술을 사용합니다.

2. OpenCV

2000년에 처음 출시 된 OpenCV는 사용의 용이성과 가독성으로 인해 인기있는 라이브러리가 되었습니다. 라이브러리는 이미지 처리, 얼굴 감지, 물체 감지 등에 중점을 둡니다. C++로 작성되었지만 Python 래퍼와 함께 제공되며 NumPy, SciPy 및 Matplotlib와 함께 작동 할 수 있습니다. 손쉬운 이미지 처리를 위해 1,000명 이상의 기여자가 GitHub 에서 지속적으로 지원하고 있습니다.

3. Mahotas

Mahotas를 통해 개발자는 haralick, 로컬 바이너리 패턴 등과 같은 고급 기능을 사용할 수 있습니다. mahotas.features.haralick 모듈을 통해 2D 및 3D 이미지를 계산하고 사진에서 정보를 추출하여 고급 이미지 처리를 수행 할 수 있습니다. Mahotas에는 형태학적 처리, 컨볼루션 등과 같은 프로세스를 수행 할 수 있는 100 개 이상의 기능이 있습니다.

이곳에서 Mahotas의 링크 문서 및 GitHub를 확인하세요.

4. SimplelTK

이미지를 배열로 간주하는 다른 라이브러리와 달리 SimpleITK 는 이미지를 공간의 물리적 영역에 있는 점 집합으로 취급합니다. 이미지가 차지하는 영역은 원점, 간격, 크기 및 방향 코사인 행렬로 정의됩니다. 이 방식으로 이미지를 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 2D, 3D 및 4D를 포함하는 광범위한 차원을 지원합니다.

5. SciPy

SciPy 는 주로 수학 및 과학 계산에 사용되지만 scippy.ndimage 모듈을 가져 와서 이미지 조작을 위한 알고리즘을 구현할 수도 있습니다. 바이너리 형태, 객체 측정, 선형 및 비선형 필터링을 수행 할 수 있습니다. 또한 등고선을 그리고, 보간, 필터, 효과, 노이즈 제거 및 기타 유사한 이미지 추출 및 분할을 조정할 수 있습니다.

6. Pillow

라이브러리는 Tidelift에서 지원하는 PIL의 고급 버전입니다. 여기에는 포인트 작업, 필터링, 조작 등과 같은 이미지 처리의 다양한 프로세스가 포함됩니다. Pillow 는 또한 다양한 이미지 형식을 지원하므로 이미지 처리를위한 필수 라이브러리를 만듭니다.

7. Matplotlib

Matplotlib는 주로 2D 시각화에 사용되지만 이미지 처리에도 활용할 수 있습니다. 모든 파일 형식을 지원하지는 않지만 Matplotlib는 정보를 추출하기 위해 이미지를 변경하는 데 효과적입니다.

 

라이브러리는 프로그램 생산성을 높여줄 수 있어서 적절한 라이브러리를 찾는 것도 매우 중요합니다. 자신에게 필요한 라이브러리를 선택해서 사용해보세요.