Навколишній світ ми сприймаємо переважно візуально. Люди здатні ідентифікувати об’єкти, сприймати відстань і навіть вгадувати текстуру, просто бачачи зображення.
Проте, незважаючи на те, наскільки звичним і легким здається бачення, воно залишається дещо невловимим, коли намагаються запрограмувати комп’ютери для його виконання. Однак існують алгоритми, які були розроблені протягом багатьох років, щоб допомогти комп’ютерам виконувати це, здавалося б, складне завдання обробки зображень. Т
Ці алгоритми реалізовано в коді та розповсюджено як програмні бібліотеки, які ми розглянемо в цій статті.
Що таке обробка зображень?
Обробка зображень є частиною комп’ютерного зору. Він включає в себе завдання, які виконуються над зображеннями під час підготовки до їх використання в машинному навчанні та, загалом, штучному інтелекті.
Це корисно для виявлення та ідентифікації об’єктів на зображеннях. Це було б застосовно для створення самокерованих автомобілів і роботів і класифікації зображень, щоб ідентифікувати такі речі, як ненависницький контент.
Застосування обробки зображень
Обробка зображень використовується в ряді областей. Деякі з його найпоширеніших і корисних застосувань включають:
- Медична візуалізація та діагностика, де ШІ може діагностувати пацієнтів за допомогою сканування
- Безпека при впровадженні біометричних систем безпеки та побудови систем відеоспостереження.
- Робототехніка при створенні роботів, здатних бачити навколишнє середовище. До них відносяться безпілотні автомобілі.
- Доповнена реальність, наприклад, фільтрує. Обробка зображень використовується для ідентифікації об’єктів і застосування до них фільтрів.
- Аналіз дорожнього руху для читання номерних знаків. Це може бути використано в правоохоронних органах для виявлення водіїв, які не зупиняються на червоне світло світлофора або не ставлять на радар.
Для обробки зображень використовуються різні алгоритми. До них належать морфологічна дилатація та ерозія, Гаусс, перетворення Фур’є, виявлення країв та вейвлет-обробка зображень.
За відсутності програмних бібліотек довелося б реалізувати ці алгоритми з нуля. На щастя, існують попередньо написані бібліотеки, які реалізують необхідні функції. Це список деяких з найпоширеніших.
OpenCV
OpenCV — одна з найпопулярніших бібліотек для обробки зображень. Він використовується для реалізації алгоритмів комп’ютерного зору та виконання машинного навчання та обробки зображень.
Крім того, він доступний безкоштовно та є відкритим кодом. Крім того, OpenCV є універсальним, оскільки його можна використовувати з різними мовами програмування. До них належать Python, C++ і Java.
Бібліотека реалізує багато функцій і алгоритмів, які знадобляться для обробки зображень. До них належать виявлення країв, виділення ознак, перетворення, обертання, зміна розміру та покращення.
Scikit-образ
Scikit-image пропонує зручний і ефективний спосіб обробки зображень. Він дозволяє вводити/виводити зображення, трансформувати, фільтрувати, сегментувати, виділяти ознаки, відновлювати зображення та геометричні перетворення.
Бібліотека інтегрується з іншими науковими обчислювальними бібліотеками та дозволяє користувачам легко керувати та покращувати зображення для різних програм, від основних операцій, таких як зміна розміру, до складних завдань, таких як розпізнавання об’єктів або відновлення зображення.
SimpleITK
SimpleITK є спрощеною версією ITK. ITK (Insight Toolkit) — це кросплатформна бібліотека з відкритим кодом для аналізу зображень. SimpleITK підтримує читання та запис зображень із більш ніж 20 форматів файлів зображень.
Крім Python, він працює з іншими мовами програмування, такими як R, Java, Ruy, Lua, C++ і C#. Він надає широкий спектр функцій, які можна використовувати для роботи з зображеннями.
SimpleITK також потужний, оскільки підтримує роботу з 2D, 3D, 4D і 5D зображеннями. Він також підтримує паралельну обробку для прискорення операцій.
SciPy
SciPy є двоюрідним братом популярної бібліотеки числового аналізу NumPy. SciPy використовується для наукових обчислень, тоді як NumPy використовується для чисельних обчислень. Оскільки SciPy використовує NumPy під капотом, він дуже швидкий і ефективний.
Також підтримується робота з багатовимірними зображеннями. Бібліотека реалізує функції для виконання фільтрації, морфології, вимірювання об’єктів та інтерполяції B-сплайнів.
Подушка
Pillow є продовженням бібліотеки зображень Python (PIL). PIL була бібліотекою для роботи з зображеннями на Python. Однак він працював лише з Python2 і був припинений у 2011 році.
Подушка – це вилка проекту. Він підтримує читання зображень із файлів різних форматів у власне внутрішнє представлення. Внутрішнє представлення Pillow ефективно обробляє зображення та забезпечує досить потужні функції обробки зображень. Він також підтримує швидкий доступ до даних і виконання таких операцій, як обертання та зміна розміру.
pgmagick
pgmagick — це бібліотека Python з відкритим кодом, написана Хідео Хутторі. Він діє як оболонка для GrphicsMagick, яка є набором інструментів і бібліотек, які використовуються для читання, запису та обробки зображень.
Бібліотека підтримує понад 88 різних форматів зображень і може виконувати кілька функцій, таких як визначення розміру зображень, підвищення різкості або розмиття зображень, виявлення країв, обертання їх, сонячне світло, порівняння зображень і запис їх на диск.
pgmagick можна використовувати для створення gif, малювання тексту та конвертації зображень із різних форматів файлів.
Заключні слова
Хоча цей список не є вичерпним, перелічені вище бібліотеки є одними з найпопулярніших бібліотек, які використовуються для обробки зображень. Вони використовувалися багатьма людьми та організаціями для впровадження систем, здатних виявляти, сегментувати та аналізувати об’єкти.
Це було неймовірно корисним у сферах штучного інтелекту та робототехніки. Як альтернативу бібліотекам ви можете використовувати API для аналізу зображень.