Vi uppfattar världen omkring oss mest visuellt. Människor kan identifiera objekt, uppfatta avstånd och till och med gissa textur bara genom att se bilder.
Ändå, trots hur vanligt och lätt att se verkar vara, förblir det något svårfångat när man försöker programmera datorer för att utföra det. Det finns dock algoritmer som har utvecklats under åren för att hjälpa datorer att utföra denna till synes skrämmande uppgift med bildbehandling. T
Dessa algoritmer har implementerats i kod och distribuerats som mjukvarubibliotek som vi kommer att täcka i den här artikeln.
Innehållsförteckning
Vad är bildbehandling?
Bildbehandling är en del av datorseende. Det involverar de uppgifter som utförs på bilder som förberedelse för att använda dem i maskininlärning och i stort sett artificiell intelligens.
Det är användbart för att upptäcka och identifiera objekt i bilder. Detta skulle kunna tillämpas på att bygga självkörande bilar och robotar och klassificera bilder för att identifiera saker som hatiskt innehåll.
Tillämpningar av bildbehandling
Bildbehandling används inom ett antal områden. Några av dess vanligaste och mest användbara applikationer inkluderar:
- Medicinsk avbildning och diagnos där AI kan diagnostisera patienter från skanning
- Säkerhet vid implementering av biometriska säkerhetssystem och byggnad av övervakningssystem.
- Robotik när man bygger robotar som kan se sin miljö. Dessa inkluderar självkörande bilar.
- Augmented reality, till exempel filter. Bildbehandling används för att identifiera objekt och tillämpa filter på dem.
- Trafikanalys för att läsa registreringsskyltar. Detta kan användas inom brottsbekämpning för att identifiera förare som inte stannar vid röda trafikljus eller i hastighetskontroller.
Det finns olika algoritmer som används vid bildbehandling. Dessa inkluderar morfologisk utvidgning och erosion, Gauss, Fourier Transform, Edge-detektion och wavelet-bildbehandling.
I avsaknad av mjukvarubibliotek skulle man behöva implementera dessa algoritmer från början. Tack och lov finns det förskrivna bibliotek som implementerar den funktionalitet som krävs. Det här är en lista över några av de vanligaste.
OpenCV
OpenCV är ett av de mest populära bildbehandlingsbiblioteken. Den används för att implementera datorseendealgoritmer och utföra maskininlärning och bildbehandling.
Dessutom är den tillgänglig gratis och är öppen källkod. Dessutom är OpenCV mångsidig eftersom den kan användas med en mängd olika programmeringsspråk. Dessa inkluderar Python, C++ och Java.
Biblioteket implementerar många av de funktioner och algoritmer du behöver för bildbehandling. Dessa inkluderar kantdetektering, funktionsextraktion, transformationer, rotationer, storleksändring och förbättring.
Scikit-bild
Scikit-image erbjuder ett användarvänligt och effektivt sätt att utföra bildbehandling. Det möjliggör bildinmatning/utmatning, transformation, filtrering, segmentering, extrahering av funktioner, bildåterställning och geometriska transformationer.
Biblioteket integreras med andra vetenskapliga datorbibliotek och gör det möjligt för användare att enkelt manipulera och förbättra bilder för olika applikationer, från grundläggande operationer som storleksändring till avancerade uppgifter som objektigenkänning eller bildåterställning.
SimpleITK
SimpleITK är en förenklad version av ITK. ITK (Insight Toolkit) är ett plattformsoberoende bibliotek med öppen källkod för bildanalys. SimpleITK stöder läsning och skrivning av bilder från mer än 20 bildfilformat.
Förutom Python fungerar det med andra programmeringsspråk som R, Java, Ruy, Lua, C++ och C#. Det ger ett brett utbud av funktioner som kan användas för att arbeta med bilder.
SimpleITK är också kraftfullt eftersom det stöder arbete med 2D-, 3D-, 4D- och 5D-bilder. Den stöder också parallell bearbetning för att påskynda driften.
SciPy
SciPy är en kusin till det populära numeriska analysbiblioteket, NumPy. SciPy används för vetenskaplig beräkning, medan NumPy används för numerisk beräkning. Eftersom SciPy använder NumPy under huven är det väldigt snabbt och effektivt.
Det stöder också arbete med flerdimensionella bilder. Biblioteket implementerar funktioner för att utföra filtrering, morfologi, objektmätningar och B-spline-interpolation.
Kudde
Pillow är en fortsättning på Python Imaging Library (PIL). PIL var ett bibliotek för att arbeta med bilder i Python. Det fungerade dock bara med Python2 och avvecklades 2011.
Kudde är en gaffel i projektet. Den stöder läsning av bilder från olika filformat till sin egen interna representation. Pillows interna representation manipulerar bilder effektivt och ger ganska kraftfulla bildbehandlingsfunktioner. Den stöder också snabb åtkomst till data och att utföra operationer som rotationer och storleksändring.
pgmagick
pgmagick är ett Python-bibliotek med öppen källkod skrivet av Hideo Huttori. Det fungerar som ett omslag för GrphicsMagick, som är en samling verktyg och bibliotek som används för att läsa, skriva och manipulera bilder.
Biblioteket stöder mer än 88 olika bildformat och kan utföra flera funktioner som att få bilders storlek, skärpa eller sudda bilder, upptäcka kanter, virvla dem, solarisera, jämföra bilder och skriva dem till disk.
pgmagick kan användas för att skapa gifs, rita text och konvertera bilder från olika filformat.
Slutord
Även om den här listan inte är uttömmande, är biblioteken som anges ovan några av de mest populära biblioteken som används vid bildbehandling. De har använts av många människor och organisationer för att implementera system som kan objektdetektera, segmentera och analysera.
Detta har varit otroligt användbart inom områdena artificiell intelligens och robotik. Som ett alternativ till bibliotek kan du använda API:er för bildanalys.