A körülöttünk lévő világot többnyire vizuálisan észleljük. Az emberek képesek azonosítani a tárgyakat, érzékelni a távolságot, és még a textúrát is kitalálni csak a képek látásával.
Mégis, annak ellenére, hogy a látás milyen gyakori és könnyűnek tűnik, kissé megfoghatatlan marad, amikor a számítógépeket próbálják programozni ennek végrehajtására. Vannak azonban olyan algoritmusok, amelyeket az évek során fejlesztettek ki, hogy segítsék a számítógépeket a képfeldolgozás e látszólag ijesztő feladatának elvégzésében. T
Ezeket az algoritmusokat kódban implementálták és szoftverkönyvtárakként terjesztik, amelyekről ebben a cikkben foglalkozunk.
Tartalomjegyzék
Mi az a képfeldolgozás?
A képfeldolgozás a számítógépes látás része. Ez magában foglalja a képeken végzett feladatokat, amelyek előkészítik a gépi tanulásban és tágabb értelemben a mesterséges intelligenciában való felhasználásukat.
Hasznos objektumok észlelésére és azonosítására a képeken. Ez alkalmazható lenne az önvezető autók és robotok építésére, valamint a képek osztályozására az olyan dolgok azonosítására, mint például a gyűlöletkeltő tartalom.
A képfeldolgozás alkalmazásai
A képfeldolgozást számos területen alkalmazzák. Néhány leggyakoribb és leghasznosabb alkalmazása:
- Orvosi képalkotás és diagnosztika, ahol a mesterséges intelligencia szkennelésből diagnosztizálhatja a betegeket
- Biztonság biometrikus biztonsági rendszerek és felügyeleti rendszerek építésekor.
- Robotika, amikor olyan robotokat építünk, amelyek képesek látni a környezetüket. Ide tartoznak az önvezető autók.
- A kiterjesztett valóság például szűrők. A képfeldolgozást az objektumok azonosítására és szűrők alkalmazására használják.
- Forgalomelemzés a rendszámtáblák leolvasásához. Ez felhasználható a bűnüldözésben azoknak a járművezetőknek az azonosítására, akik nem állnak meg a piros lámpánál vagy sebességkorlátozóban.
A képfeldolgozás során különféle algoritmusokat használnak. Ide tartozik a morfológiai dilatáció és erózió, a Gauss-, a Fourier-transzformáció, az éldetektálás és a wavelet képfeldolgozás.
Szoftverkönyvtárak hiányában ezeket az algoritmusokat a semmiből kellene megvalósítani. Szerencsére vannak előre megírt könyvtárak, amelyek megvalósítják a szükséges funkciókat. Ez egy lista a leggyakoribbak közül.
OpenCV
Az OpenCV az egyik legnépszerűbb képfeldolgozó könyvtár. Számítógépes látási algoritmusok megvalósítására, gépi tanulásra és képfeldolgozásra használják.
Ezenkívül ingyenesen elérhető és nyílt forráskódú. Ezenkívül az OpenCV sokoldalú, mivel számos programozási nyelvvel használható. Ezek közé tartozik a Python, a C++ és a Java.
A könyvtár számos olyan funkciót és algoritmust valósít meg, amelyekre a képfeldolgozáshoz szüksége lesz. Ide tartozik az élérzékelés, a jellemzők kivonása, az átalakítások, az elforgatások, az átméretezés és a javítás.
Scikit-kép
A Scikit-image felhasználóbarát és hatékony módot kínál a képfeldolgozás végrehajtására. Lehetővé teszi a képbevitelt/kimenetet, az átalakítást, a szűrést, a szegmentálást, a jellemzők kinyerését, a kép-visszaállítást és a geometriai átalakításokat.
A könyvtár integrálható más tudományos számítástechnikai könyvtárakkal, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyen kezeljék és javítsák a képeket különféle alkalmazásokhoz, az alapvető műveletektől, például az átméretezéstől a speciális feladatokig, mint például az objektumfelismerés vagy a kép-visszaállítás.
EgyszerűITK
A SimpleITK az ITK egyszerűsített változata. Az ITK (Insight Toolkit) egy többplatformos és nyílt forráskódú könyvtár képelemzéshez. A SimpleITK több mint 20 képfájlformátumból támogatja a képek olvasását és írását.
A Python mellett más programozási nyelvekkel is működik, mint például az R, Java, Ruy, Lua, C++ és C#. A képekkel való munkavégzéshez használható funkciók széles skáláját kínálja.
A SimpleITK emellett hatékony, mivel támogatja a 2D, 3D, 4D és 5D képekkel való munkát. Támogatja a párhuzamos feldolgozást is a műveletek felgyorsítása érdekében.
SciPy
A SciPy a népszerű numerikus elemzési könyvtár, a NumPy unokatestvére. A SciPy-t tudományos számításokhoz, míg a NumPy-t numerikus számításokhoz használják. Mivel a SciPy NumPy-t használ a motorháztető alatt, nagyon gyors és hatékony.
Támogatja a többdimenziós képekkel való munkát is. A könyvtár olyan funkciókat valósít meg, amelyek szűrést, morfológiát, objektummérést és B-spline interpolációt hajtanak végre.
Párna
A Pillow a Python Imaging Library (PIL) folytatása. A PIL egy könyvtár volt a Python képekkel való munkához. Azonban csak a Python2-vel működött, és 2011-ben megszűnt.
A párna a projekt egyik villája. Támogatja a különböző fájlformátumokból származó képek beolvasását saját belső megjelenítésére. A Pillow belső reprezentációja hatékonyan manipulálja a képeket, és meglehetősen hatékony képfeldolgozási funkciókat biztosít. Támogatja továbbá az adatok gyors elérését és olyan műveletek végrehajtását, mint az elforgatások és az átméretezés.
pgmagick
A pgmagick egy nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet Hideo Huttori írt. A GrphicsMagick csomagolóanyagaként működik, amely a képek olvasására, írására és manipulálására használt eszközök és könyvtárak gyűjteménye.
A könyvtár több mint 88 különböző képformátumot támogat, és számos funkciót tud végrehajtani, mint például a képek méretének beállítása, a képek élesítése vagy elmosása, élek észlelése, örvénylése, szolarizálás, képek összehasonlítása és lemezre írása.
A pgmagick segítségével gifeket készíthet, szöveget rajzolhat és képeket konvertálhat különböző fájlformátumokból.
Végső szavak
Bár ez a lista nem teljes, a fent felsorolt könyvtárak a képfeldolgozásban használt legnépszerűbb könyvtárak közé tartoznak. Sok ember és szervezet használta őket objektumészlelésre, szegmentálásra és elemzésre képes rendszerek megvalósítására.
Ez hihetetlenül hasznos volt a mesterséges intelligencia és a robotika területén. A könyvtárak alternatívájaként API-kat használhat képelemzésre.