Principales bibliotecas de procesamiento de imágenes en Python

Bibliotecas de procesamiento de imágenes en Python

La visión por computadora es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras y sistemas extraer información útil de fotos digitales, videos y otras entradas visuales, e iniciar acciones o hacer recomendaciones basadas en esos datos. El procesamiento de imágenes, que es el fenómeno de manipular o editar, o realizar algunas operaciones en una imagen para extraer características de la misma, es necesario para extraer esta información. En este artículo, repasaremos algunas de las bibliotecas de procesamiento de imágenes interesantes en Python.

1. OpenCV

OpenCV es una de las bibliotecas más rápidas y ampliamente utilizadas para el procesamiento de imágenes y aplicaciones de visión por computadora. Es respaldada por Github, con más de mil colaboradores que contribuyen al desarrollo de la biblioteca. Creada por Intel en 1999, admite muchos lenguajes como C, C++, Java y el más popular Python. OpenCV ofrece alrededor de 2500 algoritmos para ayudar a construir modelos para reconocimiento facial, detección de objetos, segmentación de imágenes, etc.

2. Mahotas

Mahotas es una biblioteca avanzada de Python para el procesamiento de imágenes y la visión por computadora que ofrece funcionalidades avanzadas como umbralización, convolución, procesamiento morfológico y mucho más. Fue escrita en C++, lo que la hace rápida.

3. SimpleCV

SimpleCV se puede considerar como una versión menos complicada de OpenCV. Es un marco de trabajo de Python. No requiere muchos requisitos previos y conceptos de procesamiento de imágenes como espacios de color, gestión de búferes, valores propios, etc. Por lo tanto, es fácil de usar para principiantes.

4. Pillow

Pillow se basa en la Biblioteca de Imágenes de Python (PIL). Esta biblioteca proporciona amplio soporte de formato de archivo, una representación interna eficiente y capacidades de procesamiento de imágenes bastante poderosas. Engloba varias actividades de procesamiento de imágenes, incluyendo operaciones de punto, filtrado, manipulación, etc.

5. Scikit-Image

Scikit-Image es una biblioteca de Python de código abierto para el procesamiento de imágenes. Al transformar las imágenes originales, utiliza matrices NumPy como objetos de imagen. Como NumPy está construido en programación C, es una biblioteca muy rápida y efectiva para el procesamiento de imágenes. Incluye algoritmos para filtrado, morfología, detección de características, segmentación, manipulación de espacios de color, etc.

6. SimplelTK

SimpleITK es una biblioteca de código abierto que ofrece análisis de imágenes multidimensionales. A diferencia de la mayoría de las bibliotecas de procesamiento de imágenes y visión por computadora que consideran las imágenes como matrices, trata las imágenes como un conjunto de puntos en el espacio. Admite lenguajes como Python, R, Java, C#, Lua, Ruby, TCL y C++.

7. SciPy

SciPy se utiliza principalmente para cálculos científicos y matemáticos, pero también se puede utilizar para el procesamiento de imágenes y la visión por computadora importando módulos relevantes de la biblioteca. Puede ofrecer funciones de procesamiento de imágenes como convolución, detección de rostros, extracción de características, segmentación de imágenes, etc.

8. Pgmagick

Pgmagick es un enlace de Python para la manipulación de imágenes en GraphicsMagick. Ayuda en funciones de procesamiento de imágenes como escalado, rotación, enfoque, imágenes degradadas, etc. Puede manejar más de 88 formatos de imagen diferentes.

9. Seaborn

Seaborn es una de las bibliotecas de Python más populares entre los científicos de datos porque ayuda a comprender la correlación entre varios puntos de datos. Esto se debe a que ofrece visualizaciones excelentes que hacen que el modelo sea comprensible y atractivo.

10. Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de Python conocida por crear visualizaciones, pero también se puede utilizar para el procesamiento de imágenes. Se puede utilizar para extraer información de la imagen. No es compatible con todos los formatos de archivo.

11. Numpy

Numpy es una biblioteca ampliamente utilizada para modelos de aprendizaje automático. Se puede utilizar en el procesamiento de imágenes para ayudar a manipular píxeles, enmascarar valores de píxeles y recortar imágenes.

Referencias:

  • https://analyticsindiamag.com/top-8-image-processing-libraries-in-python/
  • https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/04/top-python-libraries-for-image-processing-in-2021/
  • https://towardsdatascience.com/5-ultimate-python-libraries-for-image-processing-13f89d32769e
  • https://neptune.ai/blog/image-processing-python-libraries-for-machine-learning
  • https://data-flair.training/news/python-image-processing-libraries/
  • https://www.codeitbro.com/best-python-libraries-for-image-processing/

La publicación Las mejores bibliotecas de procesamiento de imágenes en Python apareció primero en MarkTechPost.

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