Les données constituent la ressource la plus précieuse dont disposent les entreprises à l’ère numérique d’aujourd’hui, et une grande partie de ces données est constituée d’images. Dans cette article je parle des bibliothèques de traitement d’images de Python, j’énumère leurs points forts ceci afin de vous permettre de choisir la meilleur bibliothèque de traitement d’images pour vos projets. Les data scientists peuvent traiter ces images et les intégrer dans des modèles d’apprentissage automatique (ML) pour obtenir des informations approfondies pour une entreprise.
Le traitement d’image est le processus de transformation d’images en formes numériques avant d’y effectuer des opérations spéciales, ce qui génère des informations précieuses.
Il existe quelques principaux types de traitement d’image :
- Visualisation : Les objets non visibles dans l’image sont détectés
- Reconnaissance : Détecter les objets présents dans l’image
- Netteté et restauration : les images originales sont améliorées
- Reconnaissance de formes : les motifs de l’image sont mesurés
- Récupération : recherchez des images similaires à l’original en recherchant dans une grande base de données
Une fois qu’une entreprise décide d’utiliser le traitement d’images, il existe de nombreuses applications potentielles. Par exemple, le traitement d’images est souvent utilisé dans la recherche médicale et pour élaborer des plans de traitement précis. Il peut également être utilisé pour récupérer et reconstruire des parties corrompues d’une image, ou pour effectuer une détection de visage.
Afin de traiter cette grande quantité de données rapidement et efficacement, les data scientists doivent s’appuyer sur des bibliothèques de traitement d’images pour les tâches d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. La plupart des principales bibliothèques de traitement d’images sont utilisées en Python.
Jetons un coup d’œil aux 10 meilleures bibliothèques de traitement d’images en Python :
Table des matières
Meilleures bibliothèques de traitement d’images en Python
OpenCV
En tête de notre liste se trouve OpenCV, une bibliothèque open source développée et publiée par Intel en 2000. OpenCV est souvent déployé pour des tâches de vision par ordinateur telles que la détection de visages, la détection d’objets, la reconnaissance de visages, la segmentation d’images et bien plus encore.
Écrit en C++, OpenCV est également livré avec un wrapper Python et peut être utilisé avec NumPy, SciPy et Matplotlib. L’un des meilleurs aspects d’OpenCV est que la bibliothèque de vision par ordinateur évolue constamment grâce à ses nombreux contributeurs sur Github.
La bibliothèque de traitement d’images donne accès à plus de 2 500 algorithmes de pointe et classiques. Les utilisateurs peuvent utiliser OpenCV pour effectuer plusieurs tâches spécifiques comme supprimer les yeux rouges et suivre les mouvements oculaires.
Points forts d’OpenCV :
- Utilisé par de grandes entreprises comme IBM, Google et Toyota
- Efficacité algorithmique
- Vaste accès aux algorithmes
- Plusieurs interfaces
Scikit-Image
Une autre bibliothèque de traitement d’image de premier plan sur le marché est Scikit-Image, qui est utilisée pour presque toutes les tâches de vision par ordinateur. Scikit-Image est en partie écrit en Cython, qui est un langage de programmation qui est un sur-ensemble de Python. Cette structure unique lui permet d’atteindre de bonnes performances.
Scikit-Image, qui utilise des tableaux NumPy comme objets image, propose de nombreux algorithmes différents pour la segmentation, la manipulation de l’espace colorimétrique, la transformation géométrique, l’analyse, la morphologie, la détection de caractéristiques et bien plus encore.
Points forts de Scikit-Image :
- Open source et facile à utiliser
- Gratuit avec des restrictions légales et de licence minimales
- Polyvalent
- Applications du monde réel comme la prédiction du comportement des consommateurs
SciPy
Conçu à l’origine pour les calculs mathématiques et scientifiques, SciPy est également une bibliothèque de premier plan permettant d’effectuer un traitement d’images multidimensionnel en important le sous-module scipy.ndimage. SciPy fournit des fonctions pour fonctionner sur des tableaux Numpy à n dimensions.
Cette bibliothèque de traitement d’images est une autre excellente option si vous recherchez un large éventail d’applications telles que la segmentation d’images, la convolution, la lecture d’images, la détection de visages, l’extraction de fonctionnalités, etc.
Fonctionnalités de Scipy :
- Commandes et classes de haut niveau pour visualiser et manipuler les données
- Open source
- Sessions interactives avec Python
- Classes, routines Web et bases de données pour la programmation parallèle
Mahotas
Mahotas est une autre bibliothèque de traitement d’images de premier plan en Python, conçue à l’origine pour l’informatique des bioimages. Mahotas permet aux développeurs de profiter de fonctionnalités avancées telles que les modèles binaires locaux et haralick. Il peut calculer des images 2D et 3D via son module mahotas.features.haralick et extraire des informations des images pour effectuer un traitement d’image avancé.
Mahotas possède de nombreuses fonctions populaires telles que le calcul des bassins versants, des points convexes, le traitement morphologique et la correspondance de modèles. Il existe plus de 100 fonctionnalités pour les capacités de vision par ordinateur.
Points forts de Mahotas :
- Plus de 100 fonctionnalités pour la vision par ordinateur
- Fonctionnalités avancées
- Calcule des images 2D et 3D
- Ajout constant de nouvelles fonctionnalités
Pillow/PIL
Autre bibliothèque open source pour les tâches de traitement d’images, Pillow est une version avancée de PIL (Python Imaging Library). Avec Pillow, vous pouvez effectuer de nombreux processus de traitement d’image tels que des opérations ponctuelles, le filtrage et la manipulation.
Pillow est l’une des meilleures bibliothèques de gestion d’images grâce à sa prise en charge d’une large gamme de formats d’image. La bibliothèque de traitement d’images est facile à utiliser, ce qui en fait l’un des outils les plus courants pour les data scientists qui travaillent avec des images.
Points forts de Pillow :
- Prise en charge de divers formats d’image comme JPEG et PNG
- Facile à utiliser
- Diverses méthodes de traitement d’images
- Utile pour augmenter les données de formation pour les problèmes de vision par ordinateur
SimpleITK
SimpleITK fonctionne un peu différemment des autres bibliothèques de traitement d’images de cette liste. Au lieu de considérer les images comme des tableaux, SimpleITK les considère comme un ensemble de points sur une région physique de l’espace. En d’autres termes, il définit la région occupée par les images comme matrice de cosinus d’origine, de taille, d’espacement et de direction. Cela permet à SimpleITK de traiter efficacement les images et de prendre en charge les dimensions 2D, 3D et 4D.
SimpleITK est souvent utilisé pour la segmentation et l’enregistrement d’images, qui sont le processus de superposition de deux images ou plus.
Points forts de SimpleITK :
- Prise en charge des images 2D et 3D
- Fonctionnalités de programmation avancées qui offrent performances, flexibilité et efficacité
- Segmentation d’images et enregistrement d’images
- Considère les images comme un ensemble de points sur une région physique dans l’espace
Matplotlib
Matplotlib est une autre excellente option pour une bibliothèque de traitement d’images. Il est particulièrement utile en tant que module d’image pour travailler avec des images en Python et comprend deux méthodes spécifiques pour lire et afficher des images. Matplotlib est spécialisé dans les tracés 2D de tableaux en tant que bibliothèque de visualisation de données multiplateforme sur les tableaux Numpy.
La bibliothèque de traitement d’image est généralement utilisée pour les visualisations 2D telles que les nuages de points, les histogrammes et les graphiques à barres, mais elle s’est avérée utile pour le traitement d’image en extrayant efficacement les informations d’une image. Il est important de noter que Matplotlib ne prend pas en charge tous les formats de fichiers.
Points forts de Matplotlib :
- Simple et facile à utiliser
- Fournit des images et des tracés de haute qualité dans différents formats
- Open source
- Hautement personnalisable
NumPy
Bien que NumPy soit une bibliothèque Python open source utilisée pour l’analyse numérique, elle peut également être utilisée pour des tâches de traitement d’images telles que le recadrage d’images, la manipulation de pixels, le masquage des valeurs de pixels, etc. NumPy contient une matrice et des tableaux multidimensionnels comme structures de données.
NumPy peut également être utilisé pour faciliter la réduction des couleurs, la binarisation, le collage avec tranche, l’inversion positive ou négative et de nombreuses autres fonctionnalités. Les images peuvent également être considérées comme constituées de tableaux, ce qui permet à NumPy d’effectuer différentes tâches de traitement d’image.
Points forts de NumPy :
- Stockage de données compact
- Traitement à grande vitesse des tableaux
- Aide avec de nombreuses fonctionnalités
- Compatibilité des données avec d’autres bibliothèques
Pgmagick
Vers la fin de notre liste se trouve Pgmagick, qui est une autre bibliothèque Python de premier plan pour le traitement d’images pour la bibliothèque GraphicMagick. L’outil de traitement d’image dispose d’une collection impressionnante d’outils et de bibliothèques qui fournissent une aide à l’édition et à la manipulation d’images.
Points forts de Pgmagick :
- Grande collection d’outils et de bibliothèques
- Édition d’images et manipulation d’images
- Prend en charge de nombreux formats d’image
- Open source
SimpleCV
La dernière bibliothèque de traitement d’images en Python de notre liste est SimpleCV, qui est un framework open source populaire pour créer des applications de vision par ordinateur avec traitement d’images. SimpleCV possède une interface lisible pour les caméras, la conversion de format, la manipulation d’images, l’extraction de fonctionnalités, etc.
La bibliothèque de traitement d’images est populaire parmi ceux qui cherchent à créer facilement des tâches de vision par ordinateur. Il permet aux utilisateurs d’accéder à des bibliothèques de vision par ordinateur puissantes comme OpenCV sans avoir besoin de se renseigner sur les formats de fichiers, les profondeurs de bits, les espaces colorimétriques, la gestion des tampons, etc.
Points forts de SimpleCV :
- Open source
- Interface lisible
- Créez facilement des tâches de vision par ordinateur
- Accès à des bibliothèques de vision par ordinateur puissantes
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