Percepem lumea din jurul nostru mai ales vizual. Oamenii sunt capabili să identifice obiecte, să perceapă distanța și chiar să ghicească textura doar văzând imagini.
Cu toate acestea, în ciuda cât de comună și ușoară pare să fie vizualizarea, rămâne oarecum evazivă atunci când încercați să programați computerele să o realizeze. Cu toate acestea, există algoritmi care au fost dezvoltați de-a lungul anilor pentru a ajuta computerele să îndeplinească această sarcină aparent descurajantă de procesare a imaginilor. T
Acești algoritmi au fost implementați în cod și distribuiti ca biblioteci software pe care le vom acoperi în acest articol.
Cuprins
Ce este procesarea imaginilor?
Procesarea imaginilor este o parte a vederii computerizate. Acesta implică sarcinile efectuate pe imagini în pregătirea pentru utilizarea lor în învățarea automată și, în linii mari, inteligența artificială.
Este util pentru detectarea și identificarea obiectelor din imagini. Acest lucru ar fi aplicabil pentru construirea de mașini și roboți cu conducere autonomă și pentru clasificarea imaginilor pentru a identifica lucruri precum conținutul instigator la ură.
Aplicații de procesare a imaginilor
Procesarea imaginilor este utilizată într-un număr de domenii. Unele dintre cele mai comune și utile aplicații ale sale includ:
- Imagistica medicală și diagnostic în care AI poate diagnostica pacienții din scanare
- Securitate la implementarea sistemelor de securitate biometrică și a sistemelor de supraveghere a clădirii.
- Robotică atunci când construiesc roboți capabili să-și vadă mediul. Acestea includ mașinile care se conduc singure.
- Realitatea augmentată, de exemplu, filtrează. Procesarea imaginilor este utilizată pentru a identifica obiectele și pentru a le aplica filtre.
- Analiza traficului pentru citirea plăcuțelor de înmatriculare. Acesta poate fi folosit în forțele de ordine pentru a identifica șoferii care nu se opresc la semafoare roșii sau în capcane de viteză.
Există diverși algoritmi utilizați în procesarea imaginilor. Acestea includ dilatarea și eroziunea morfologică, Gauss, transformata Fourier, detectarea marginilor și procesarea imaginilor wavelet.
În absența bibliotecilor software, ar trebui să implementăm acești algoritmi de la zero. Din fericire, există biblioteci prescrise care implementează funcționalitatea necesară. Aceasta este o listă cu unele dintre cele mai comune.
OpenCV
OpenCV este una dintre cele mai populare biblioteci de procesare a imaginilor. Este folosit pentru implementarea algoritmilor de viziune computerizată și pentru efectuarea învățării automate și a procesării imaginilor.
În plus, este disponibil gratuit și este open-source. În plus, OpenCV este versatil, deoarece poate fi utilizat cu o varietate de limbaje de programare. Acestea includ Python, C++ și Java.
Biblioteca implementează multe dintre funcțiile și algoritmii de care veți avea nevoie pentru procesarea imaginilor. Acestea includ detectarea marginilor, extragerea caracteristicilor, transformări, rotații, redimensionare și îmbunătățire.
Scikit-imagine
Scikit-image oferă un mod ușor de utilizat și eficient de a efectua procesarea imaginilor. Permite intrarea/ieșirea imaginii, transformarea, filtrarea, segmentarea, extragerea caracteristicilor, restaurarea imaginii și transformările geometrice.
Biblioteca se integrează cu alte biblioteci de calcul științific și permite utilizatorilor să manipuleze și să îmbunătățească cu ușurință imaginile pentru diverse aplicații, de la operațiuni de bază, cum ar fi redimensionarea, până la sarcini avansate, cum ar fi recunoașterea obiectelor sau restaurarea imaginilor.
SimpluITK
SimpleITK este o versiune simplificată a ITK. ITK (Insight Toolkit) este o bibliotecă multi-platformă și open-source pentru analiza imaginilor. SimpleITK acceptă citirea și scrierea imaginilor din peste 20 de formate de fișiere imagine.
Pe lângă Python, funcționează cu alte limbaje de programare, cum ar fi R, Java, Ruy, Lua, C++ și C#. Oferă o gamă largă de funcții care pot fi folosite pentru a lucra cu imagini.
SimpleITK este, de asemenea, puternic, deoarece acceptă lucrul cu imagini 2D, 3D, 4D și 5D. De asemenea, acceptă procesarea paralelă pentru a accelera operațiunile.
SciPy
SciPy este un văr al popularei biblioteci de analiză numerică, NumPy. SciPy este folosit pentru calculul științific, în timp ce NumPy este folosit pentru calculul numeric. Deoarece SciPy folosește NumPy sub capotă, este foarte rapid și eficient.
De asemenea, acceptă lucrul cu imagini multidimensionale. Biblioteca implementează funcții pentru a efectua filtrare, morfologie, măsurători de obiecte și interpolare B-spline.
Pernă
Pillow este o continuare a Bibliotecii de imagini Python (PIL). PIL era o bibliotecă pentru lucrul cu imagini în Python. Cu toate acestea, a funcționat doar cu Python2 și a fost întrerupt în 2011.
Perna este o furculiță a proiectului. Acceptă citirea imaginilor din diferite formate de fișiere la propria sa reprezentare internă. Reprezentarea internă a lui Pillow manipulează imaginile în mod eficient și oferă funcții de procesare a imaginii destul de puternice. De asemenea, acceptă acces rapid la date și efectuarea de operațiuni precum rotații și redimensionare.
pgmagick
pgmagick este o bibliotecă Python open-source scrisă de Hideo Huttori. Acționează ca un înveliș pentru GrphicsMagick, care este o colecție de instrumente și biblioteci folosite pentru a citi, scrie și manipula imagini.
Biblioteca acceptă mai mult de 88 de formate de imagine diferite și poate îndeplini mai multe funcții, cum ar fi obținerea dimensiunii imaginilor, clarificarea sau estomparea imaginilor, detectarea marginilor, învârtirea lor, solarizarea, compararea imaginilor și scrierea lor pe disc.
pgmagick poate fi folosit pentru a crea gif-uri, a desena text și a converti imagini din diferite formate de fișiere.
Cuvinte finale
Deși această listă nu este exhaustivă, bibliotecile enumerate mai sus sunt unele dintre cele mai populare biblioteci utilizate în procesarea imaginilor. Ele au fost folosite de mulți oameni și organizații pentru a implementa sisteme capabile de detectarea, segmentarea și analiza obiectelor.
Acest lucru a fost incredibil de util în domeniile inteligenței artificiale și robotică. Ca alternativă la biblioteci, puteți utiliza API-uri pentru analiza imaginilor.