¿Qué biblioteca de procesamiento de imágenes de Python es mejor?

1.scikit-image

scikit-image es un paquete Python de código abierto adecuado para matrices numerosas. Implementa algoritmos y herramientas prácticas para investigación, educación y aplicaciones industriales. Es una biblioteca bastante simple y directa, incluso para aquellos nuevos en el ecosistema Python. Este código está escrito por una comunidad activa de voluntarios y es de alta calidad y está revisado por pares.

2.Numpy

Numpy es una de las bibliotecas principales de la programación Python y proporciona soporte para matrices. Las imágenes son esencialmente matrices Numpy estándar que contienen píxeles de puntos de datos. Por lo tanto, podemos modificar los valores de píxeles de una imagen utilizando operaciones básicas de NumPy como corte, enmascaramiento e indexación elegante. Las imágenes se pueden cargar usando skimage y mostrarse usando matplotlib.

3.Scipy

Scipy es otro módulo científico central de Python similar a Numpy que se puede utilizar para tareas básicas de manipulación y procesamiento de imágenes. En particular, el submódulo scipy.ndimage proporciona funciones para operar en matrices NumPy de n dimensiones. Actualmente, el paquete incluye funciones para filtrado lineal y no lineal, morfología binaria, interpolación B-spline y mediciones de objetos.

4. PIL/Pillow

PIL es una biblioteca gratuita para el lenguaje de programación Python que admite abrir, manipular y guardar imágenes en muchos formatos de archivo diferentes. Sin embargo, con su último lanzamiento en 2009, su desarrollo se estancó. Pero afortunadamente existe Pillow, una bifurcación de PIL desarrollada activamente y más fácil de instalar que se ejecuta en todos los principales sistemas operativos y es compatible con Python 3. Esta biblioteca contiene funciones básicas de procesamiento de imágenes, incluidas operaciones de puntos, filtrado mediante un conjunto de núcleos de convolución integrados y conversión de espacio de color.

5.OpenCV-Python

OpenCV es una de las bibliotecas más utilizadas en aplicaciones de visión por ordenador

. OpenCV-Python es la API de la versión Python de OpenCV. Las ventajas de OpenCV-Python no solo son la alta eficiencia, que se deriva de que sus componentes internos están escritos en C/C, sino también su facilidad de escritura e implementación. Esto lo convierte en una buena opción para realizar programas de visión por computadora intensivos en computación.

6.SimpleCV

SimpleCV también es un marco de código abierto para crear aplicaciones de visión por computadora. Con él, tienes acceso a varias bibliotecas de visión por computadora de alto rendimiento, como OpenCV, sin tener que aprender primero sobre profundidad de bits, formatos de archivo, espacios de color, etc. Su curva de aprendizaje es significativamente más pequeña que la de OpenCV y, como dice su lema, "Computer Vision Made Simple".

7.Mahotas

Mahotas es otra biblioteca de Python para visión por computadora y procesamiento de imágenes. Incluye funciones tradicionales de procesamiento de imágenes, como filtrado y operaciones morfológicas, así como funciones de visión por computadora más modernas para el cálculo de características, incluida la detección de puntos de interés y descriptores locales. La interfaz está en Python, adecuada para un desarrollo rápido, pero el algoritmo está implementado en C y optimizado para la velocidad. La biblioteca Mahotas es rápida, tiene un código limpio e incluso tiene dependencias mínimas.

8.SimpleITK

ITK o Insight Segmentation and Registration

Toolkit es un sistema multiplataforma de código abierto que proporciona a los desarrolladores un amplio conjunto de software de análisis de imágenes. Herramientas

. Entre ellos, SimpleITK es una capa simplificada construida sobre ITK, cuyo objetivo es promover su aplicación en la creación rápida de prototipos, la educación y los lenguajes interpretados.

SimpleITK es un conjunto de herramientas de análisis de imágenes que contiene una gran cantidad de componentes que admiten operaciones generales de filtrado, segmentación y comparación de imágenes. El propio SimpleITK está escrito en C, pero está disponible para la mayoría de los lenguajes de programación, incluido Python.

9.pgmagick

pgmagick es un contenedor basado en Python para la biblioteca GraphicsMagick. El sistema de procesamiento de imágenes GraphicsMagick a veces se denomina la navaja suiza del procesamiento de imágenes. Proporciona una colección poderosa y eficiente de herramientas y bibliotecas que admiten la lectura, escritura y manipulación de imágenes en 88 formatos principales.

10.Pycairo

Pycairo es un conjunto de paquetes de Python para la biblioteca de procesamiento de imágenes cairo. Cairo es una biblioteca de gráficos 2D para dibujar gráficos vectoriales. Los gráficos vectoriales son interesantes porque no pierden claridad cuando se les cambia el tamaño o se convierten. Pycairo es un conjunto de enlaces para cairo que se pueden usar para llamar comandos de cairo desde Python.