Görüntü İşleme İçin Denemeniz Gereken 8 Python Paketi

Görüntülerimizin daha iyi görünmesini sağlayalım

Python, dünyada en çok kullanılan programlama dillerinden biridir. Daha az çaba ve daha az kod satırı ile birçok şeyi yapabilir. Bazı kod satırlarıyla görüntüleri çok kolay bir şekilde düzenlemek ve yeniden oluşturmak için de kullanılabilir. Bu blogda, Python kullanarak görüntüleri değiştirmenin üç yolunu göreceğiz.

Görüntü İşleme İhtiyacı

Şöyle düşünüyor olabilirsiniz: “Aynısını daha güzel bir şekilde yapmak için photoshop ve birçok çevrimiçi araç varken Python kullanarak bir görüntüyü nasıl işleyeceğimi neden bilmem gerekiyor?” Diye düşünüyor olabilirsiniz.

Cevap basit: Bir görüntüyü belirli bir şekilde vermeniz gereken bir proje üzerinde çalışıyorsanız, o zaman kodu içeren yöntemi seçmeniz gerekir. Ayrıca, Computer Vision uygulamalarında, iyi sonuçlar elde etmek için görüntüleri manipüle etmeniz gerekir.

Artık öğrenmenin gerekli olduğunu bildiğinize göre, bunu yapmanın bazı yollarını görelim.

1. Pillow

Pillow, Python’da bulunan bir görüntü işleme kitaplığıdır. Yeniden boyutlandırma, filtre ekleme ve daha fazlası gibi görüntüleri işlemek için birçok prosedür sağlar. Python’da bulunan en iyi görüntü işleme yöntemlerinden biridir. Tek dezavantajı, uzun süredir güncellenmemiş olmasıdır.

Belgeleri görmek için bu bağlantıyı kullanın .

Pillow’u yüklemek için bu komutu kullanın: pip install pillow

İşte kitaplığın nasıl çalıştığını gösteren basit bir pasaj. Kontrastını artırarak karanlık bir görüntüyü biraz güzelleştirmek için Yastığı kullanalım. İşte kod:

 from PIL import Image,ImageEnhance
 img_original = Image.open("dark.jpg")
 img_original.show("Original Image")
 img = ImageEnhance.Contrast(img_original)
 img.enhance(3.8).show("Image With More Contrast")
Orijinal vs Geliştirilmiş – Akin on Unsplash – Fotoğraf

2. NumPy

NumPy, Sayısal Python’un kısaltmasıdır. Her tür bilimsel hesaplamayı yapmanıza yardımcı olan bir Python kitaplığıdır. Onları işlemek için birçok çok boyutlu dizi ve rutini içerir.

NumPy, herhangi bir veri ön işleme veya veri bilimi ile ilgili görev yaparken içe aktarılacak ilk kitaplıktır. Görüntüleri değiştirmek için de kullanılabilir. NumPy, görüntüleri RGB değerlerine göre özelleştirmenizi ve işlemenizi sağlar. NumPy kullanarak, görüntülerin RGB değerlerini kolayca değiştirebiliriz.

NumPy nasıl kurulur: pip install numpy

NumPy kullanarak bir görüntünün RGB değerlerini değiştirme ve görüntüye RGB Filtresi uygulama örneğini ele alalım. İşte kod:

 from PIL import Image
 import numpy as np
 img = np.array(Image.open('0.jpg'))
 img_red = img.copy()
 img_red[:, :, (1, 2)] = 0
 img_green = img.copy()
 img_green[:, :, (0, 2)] = 0
 img_blue = img.copy()
 img_blue[:, :, (0, 1)] = 0
 img_ORGB = np.concatenate((img,img_red, img_green, img_blue), axis=1)
 img_converted = Image.fromarray(img_ORGB)
 img_converted.show() ## Combine Image Contains all four images
Fotoğraf Federico Di Dio fotoğrafçılık üzerine Unsplash

3. Scipy

Scipy, çoğunlukla matematiksel ve bilimsel hesaplamalar için kullanılan bir Python kitaplığıdır, ancak çok boyutlu görüntü işleme için de kullanılabilir. sizin için birçok araç içeren çok büyük bir kitaplıktır. Görüntü işleme araçlarını kullanmak için, scipy.ndimagemodülü kitaplıktan içe aktarmanız yeterlidir .

Scipy’yi kurma komutları:pip install scipy

İşte belgelere bir bağlantı.

Bir e xample scipy kullanarak bir görüntü bulanıklık.

4. OpenCV

OpenCV ayrıca web kameraları, resimler ve videolarla arayüz oluşturmayı kolaylaştıran bir tür görüntü işleme kitaplığıdır. Pek çok türde gerçek zamanlı görevi yerine getirebilir ve ilk olarak 2000 yılında piyasaya sürüldü. Basitliği ve kod okunabilirliği nedeniyle ün kazandı. Günümüzde, çoğunlukla yüz algılama ve tanıma, nesne algılama ve daha fazlası gibi bilgisayarla görme görevlerinde kullanılmaktadır.

OpenCV’yi yüklemek için şu komutları kullanın: pip install opencv-python

Bir görüntünün belirli bir bölümünü kırpmak için kütüphaneyi kullanalım. İşte kod:

 import cv2
 img = cv2.imread("images/test.jpg")
 imgCropped = img[50:283,25:190]
 shape = imgCropped.shape
 print(shape[0])
 imgCropped = cv2.resize(imgCropped,(shape[0]12//10,shape[1]2))
 cv2.imshow("Image cropped",imgCropped)
 cv2.imshow("Image",img)
 cv2.waitKey(0)
Orijinal Görüntü – Kırpılmış Görüntü – KAYNAK

5. SimpleCV

SimpleCV ayrıca yüz algılama ve tanıma, nesne algılama ve daha fazlası gibi bilgisayarla görme uygulamaları oluşturmak için açık kaynaklı bir pakettir. Bilgisayarla görme görevlerini daha basit hale getirir. Paketi kullanarak çok sayıda yüksek güçlü bilgisayar görme aracına erişebilirsiniz. Kod aşağıdaki gibidir:

     ##source: http://simplecv.org/
     from SimpleCV import Camera
     #Initialize the camera
     cam = Camera()
     #Loop to continuously get images
     while True:
     # Get Image from camera
     img = cam.getImage()
     # Make image black and white
     img = img.binarize()
     # Draw the text "Hello World" on image
     img.drawText("Hello World!")
     # Show the image
     img.show()
KAYNAK

6. Mahotalar

Mahotas, Python için başka bir bilgisayar görüşü ve görüntü işleme kitaplığıdır. Ayrıca, görüntü filtreleme ve yeniden boyutlandırma gibi tüm geleneksel görüntü işleme işlevlerini ve daha fazlasını içerir. Minimalist kod ve bağımlılık gereksinimleri ile hızlıdır.

Mahotas’ı yükleme komutları: pip install mahotas

İşte belgelere ve GitHub’a bir örnekle bağlantı.

7. SimpleITK

ITK, geliştiricilere görüntü analizi ve ön işleme için bir yönetici araç seti sağlayan açık kaynaklı bir sistemdir. SimpleITK, ITK üzerine inşa edilmiş basitleştirilmiş bir katmandır ve hızlı prototip oluşturma, eğitim ve yorumlanmış diller için kullanılması amaçlanmıştır. C ++ ile yazılmıştır, ancak birçok programlama dilinde de mevcuttur – Python dahil!

SimpleITK ve Python kullanarak CT / MR kayıt sürecini görselleştirmenin bir örneğini burada bulabilirsiniz.

KAYNAK VE KAYNAK KODU

8. pgmagick

Pgmagick, yeniden boyutlandırma, döndürme, keskinleştirme, gradyan görüntüler, çizim ve daha fazlası gibi birçok kolaylık sağlayan Python için bir GraphicsMagickbağlamasıdır.

Pgmagick’i yükleme komutları: pip install pgmagick

İşte kullanacağınız kod:

 from pgmagick.api import Image 
 img = Image('fox.png') 
 scaling image up to 1.5x
 img.scale((150, 100), 'fox_scaled')
KAYNAK

😀 okuduğunuz için teşekkürler!

Umarım değerli bir şey bulursunuz.

Makalenin orjinal kaynağı için tıklayınız.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.