Quelles sont les bibliothèques de traitement d'images en Python ?

Python est devenu un langage courant dans les domaines de la science des données et de l'intelligence artificielle. Python étant un langage facile à apprendre, il est couramment utilisé dans divers domaines, notamment le traitement d’images.

Il existe de nombreuses bibliothèques de traitement d'images pour Python. Dans cet article, nous présenterons certaines des principales bibliothèques de traitement d'images et comment les utiliser.

1. OpenCV

OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source et l'une des bibliothèques de traitement d'images Python les plus populaires. Il peut être utilisé pour lire, écrire et traiter des images à partir d’une caméra, d’un fichier ou d’un flux vidéo réseau. Il prend en charge les tâches de vision par ordinateur telles que la reconnaissance d'objets, la détection de visages et le suivi de mouvements. OpenCV peut également être utilisé pour développer des applications basées sur l'apprentissage automatique, notamment la classification d'images et la détection d'objets.

L'utilisation de la bibliothèque OpenCV en Python nécessite les étapes suivantes :

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Gray image", gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Cet extrait de code montre comment lire une image à partir d'un fichier image nommé "image.jpg" et la convertir en image en niveaux de gris. Ensuite, utilisez la fonction cv2.imshow() et elle affichera l'image. Enfin, la fonction cv2.waitKey() attend que l'utilisateur appuie sur n'importe quelle touche, et cv2.destroyAllWindows() est utilisée pour fermer toutes les fenêtres.

2. Pillow

Pillow est une version améliorée de la bibliothèque de traitement d'image Python PIL (Python Imaging Library). Il fournit de nombreuses fonctions liées au traitement de l'image, telles que la mise à l'échelle de l'image, la rotation de l'image, le filtrage de l'image et la conversion d'image.

L'utilisation de la bibliothèque Pillow en Python nécessite les étapes suivantes :

from PIL import Image

# Open an image file
image = Image.open("image.jpg")

# Resize image
image = image.resize((200, 200))

# Convert image to grayscale
gray_image = image.convert('L')

# Save image
gray_image.save("gray_image.jpg")

Cet extrait de code montre comment ouvrir un fichier image nommé "image.jpg", redimensionner l'image, la convertir en image en niveaux de gris et la convertir Enregistrer sous " gray_image.jpg". Pillow fournit de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les descriptions appropriées peuvent être trouvées dans la documentation officielle.

3. scikit-image

scikit-image est une bibliothèque de traitement d'images Python pour le calcul scientifique. Il contient de nombreuses fonctions qui implémentent différents algorithmes et techniques pouvant être utilisées pour des tâches de traitement d'image spécifiques, telles que la détection de caractéristiques visuelles et les opérations morphologiques.

Les étapes suivantes sont requises pour utiliser la bibliothèque scikit-image en Python :

from skimage import io, filters

# Load an image file
image = io.imread("image.jpg")

# Apply Canny edge detector
edges = filters.sobel(image)

# Show the resulting image
io.imshow(edges)
io.show()

Cet extrait de code montre comment lire une image à partir d'un fichier image appelé "image.jpg" et détecter les bords à l'aide du détecteur de bords Canny. Enfin, affichez l'image traitée à l'aide de la fonction io.imshow() et affichez-la à l'aide de la fonction io.show().

4. Matplotlib

Matplotlib est l'une des principales bibliothèques de visualisation de données Python. Il peut également être utilisé pour créer et afficher des images. La fonction imshow() de Matplotlib peut être utilisée pour afficher des images.

Les étapes suivantes sont requises pour utiliser la bibliothèque Matplotlib en Python :

import matplotlib.pyplot as plt
import imageio

# Read an image file
image = imageio.imread("image.jpg")

# Display the image
plt.imshow(image)
plt.show()

Cet extrait de code montre comment lire une image à partir d'un fichier image appelé "image.jpg" et l'afficher à l'aide de Matplotlib.

Résumé

Il existe de nombreuses bibliothèques de traitement d'images en Python. Cet article présente certaines des bibliothèques les plus couramment utilisées, notamment OpenCV, Pillow, scikit-image et Matplotlib, et fournit des exemples de code pour utiliser ces bibliothèques pour le traitement d'images. Si vous débutez dans l’apprentissage du traitement d’images Python, cet article devrait vous aider.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!