Python est un langage de programmation puissant. Il est assez facile à prendre en main et possède une forte communauté dans le monde entier. C’est pourquoi il dispose d’un vaste ensemble de bibliothèques générées et maintenues par les utilisateurs pour toutes sortes de choses.
Aujourd’hui, nous allons discuter exclusivement des bibliothèques Python dans le traitement d’images, un sujet tous les jours. Développeur Python devrait être familier avec. Le traitement d’images a de nombreuses utilisations dans le monde réel : par exemple, l’OCR, la conception et la médecine légale l’utilisent tous dans une certaine mesure.
Que vos tâches de traitement d’image impliquent l’amélioration de la qualité de l’image, la détection d’objets ou l’automatisation de tâches visuelles, l’écosystème Python fournit une bibliothèque pour le faire. Alors, vérifions-les.
Importance du traitement des images
Le traitement d’images fait partie de ces technologies utilisées quotidiennement, mais nous ne nous en rendons pas compte. Il joue un rôle essentiel dans divers domaines tels que :
- Imagerie médicale
- Apprentissage automatique
- Réalité augmentée
- Reconnaissance optique de caractères
- Conception
- Vente au détail
Etc. Par exemple, les caméras de circulation capables de détecter automatiquement les infractions utilisent le traitement d’images. Les résultats des appareils d’IRM et de radiographie sont améliorés grâce au traitement d’image pour les rendre plus compréhensibles. Les photographes professionnels l’utilisent pour améliorer leurs clichés et récupérer les détails perdus en raison d’une surexposition.
Il existe de nombreux exemples de ce type. En voici quelques autres pour vraiment vous montrer à quel point le traitement d’image Python est largement utilisé dans de nombreux domaines.
- Les voitures autonomes utilisent le traitement d’images en temps réel pour détecter les piétons, les feux de circulation, les panneaux, les barrages routiers, etc.
- Dans le commerce de détail, les systèmes de gestion des stocks et de caisse automatique utilisent le traitement d’image pour garantir qu’il n’y a pas de faux scans (par exemple, glisser une boîte vide).
- Les systèmes de sécurité et de surveillance utilisent le traitement d’images en temps réel sur le flux de la caméra pour identifier les mouvements, les visages et même les mouvements de foule.
Tous ces systèmes utilisent une multitude de bibliothèques de traitement d’images Python pour remplir leurs fonctions.
La raison pour laquelle nous ne nous en rendons pas compte est que les éléments de traitement d’image sont soigneusement emballés sous la forme d’applications et de logiciels conviviaux, où le processus nous est caché.
Bibliothèques Python est couramment utilisé pour le développement de telles applications car il simplifie le processus grâce à ses bibliothèques puissantes et ses frameworks bien documentés.
Jetons un coup d’œil à quelques-unes des bibliothèques de traitement d’images les plus couramment utilisées en Python.
Bibliothèques Python clés pour le traitement d’images
Ce sont les bibliothèques de traitement d’images les plus populaires et les plus puissantes disponibles en Python.
OuvrirCV
OpenCV est l’une des bibliothèques les plus utilisées. Il fournit une gamme de fonctions pour l’analyse d’images, la détection de visages et la capture vidéo. Elle est très populaire car elle fonctionne rapidement et nécessite moins de programmation que les autres bibliothèques.
Oreiller (PIL)
Pillow est une bibliothèque conviviale pour la manipulation de base d’images telles que le redimensionnement, le recadrage et la conversion de format. Il est idéal pour les applications légères et les scripts d’automatisation.
Image Scikit
Scikit-image est une bibliothèque construite sur NumPy et SciPy. Il est conçu pour l’analyse avancée d’images et prend en charge des opérations telles que la segmentation, la morphologie, le filtrage et l’extraction de caractéristiques.
NumPy
Numpy est une bibliothèque de gestion de nombres. Bien qu’il ne s’agisse pas d’une bibliothèque de traitement d’images en soi, NumPy est essentiel pour gérer les données d’image sous forme de tableaux. Il constitue l’épine dorsale de calcul pour la plupart des tâches de traitement d’images.
TensorFlow et PyTorch
Ce sont des bibliothèques d’apprentissage profond et sont inestimables pour la reconnaissance d’images, la détection d’objets et le transfert de styles neuronaux. Aujourd’hui, ils alimentent de nombreuses applications visuelles basées sur l’IA.
Ces bibliothèques sont utilisées dans le développement de diverses applications, dont beaucoup sont utilisées aujourd’hui. Les programmeurs en herbe peuvent facilement apprendre à utiliser ces bibliothèques pour leurs propres applications et les expérimenter.
Intégration du traitement d’image avec d’autres outils
Les bibliothèques Python peuvent être combinées avec divers outils Web pour fournir des fonctions spécifiques ou améliorer celles existantes. Par exemple, dans un convertisseur d’image en texteune bibliothèque OCR telle que pytesseract est utilisée pour l’extraction de texte à partir d’images.
Cependant, Tesseract à lui seul n’est pas aussi précis, sauf si vous utilisez des images de très haute qualité. C’est pourquoi de nombreux programmeurs utilisent couramment OpenCV avec pytesseract pour extraire du texte lisible à partir d’images. Dans ce scénario, OpenCV est utilisé pour améliorer la qualité de l’image avant l’OCR. C’est ce qu’on appelle le prétraitement de l’image.
Un exemple de flux de travail ressemble à ceci :
import cv2
import pytesseract
# simple preprocessing + OCR
img = cv2.imread('scan.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, th = cv2.threshold(img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
text = pytesseract.image_to_string(th)
print(text)
Dans ce code, l’image est « binarisée », c’est-à-dire un processus dans lequel la couleur de l’image est modifiée de telle sorte que le texte contraste fortement avec l’arrière-plan. Cela permet à pytesseract de reconnaître facilement les caractères et d’exécuter ses fonctions OCR avec une précision beaucoup plus élevée.
Pour ajouter plus de fonctions, vous pouvez lire la documentation sur OpenCV (ou la bibliothèque de votre choix) et découvrir les fonctions qu’il fournit. Vous pouvez ensuite les ajouter à votre pipeline de prétraitement.
L’avenir des bibliothèques Python dans le traitement d’images
L’avantage de Python est qu’il est très populaire, régulièrement mis à jour et qu’il compte une vaste communauté d’amateurs, de professionnels et de débutants. Tous l’aiment suffisamment pour créer des bibliothèques, mettre à jour les plus anciennes, créer des forks uniques de bibliothèques existantes, etc.
Ainsi, à l’avenir, Python sera toujours un acteur majeur dans le traitement d’images et évoluera avec le temps pour fournir de nouvelles fonctionnalités, améliorer les fonctions existantes et même créer des solutions prêtes à l’emploi pour divers problèmes de traitement d’images.
Voici quelques façons dont le traitement d’images en Python pourrait progresser à l’avenir.
- AI Enhancement. Étant donné que Python est déjà largement utilisé pour l’apprentissage automatique, nous pouvons nous attendre à voir des bibliothèques de traitement d’images qui exploitent cette capacité pour améliorer la qualité de l’image, restaurer les détails perdus et supprimer les artefacts.
- Traitement d’images 3D. Bien que les technologies actuelles de traitement d’images fonctionnent avec des images 2D, nous pouvons nous attendre, à l’avenir, à ce que les bibliothèques de traitement d’images Python gèrent également les images et les paysages 3D.
- Intégration IoT. Les bibliothèques actuelles sont trop lourdes pour être exécutées sur des ordinateurs de petite taille tels que les appareils IoT. À l’avenir, nous pouvons nous attendre à ce que la taille et les exigences de calcul de ces bibliothèques diminuent afin qu’elles puissent également fonctionner sur les appareils IoT.
Ce ne sont là que quelques-unes des façons dont le traitement d’images Python peut progresser.
Conclusion
Les vastes bibliothèques de Python en font le langage de programmation incontournable pour effectuer des tâches de traitement d’images.
Que vous souhaitiez effectuer des modifications simples ou effectuer des tâches de vision par ordinateur complexes, vous pouvez compter sur ces outils/bibliothèques pour le faire. Si jamais vous rencontrez un problème, vous pouvez consulter la vaste documentation ou poser une question à l’immense communauté Python.
Si vous explorez des projets en traitement d’image, en partenariat avec un société de développement Python peut vous aider à intégrer ces bibliothèques de manière transparente dans des applications évolutives.
Cette polyvalence et ce système de support de Python garantissent sa domination continue dans les applications basées sur des images dans tous les secteurs.
FAQ
Pillow (PIL) est le meilleur choix pour les débutants car il permet des tâches simples telles que le redimensionnement, le recadrage et la conversion d’images sans configuration complexe.
Oui. Des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch et OpenCV permettent l’apprentissage en profondeur et la détection d’objets, ce qui rend Python adapté à la reconnaissance d’images basée sur l’IA, ce qui lui permet d’effectuer des tâches avancées de traitement d’images.
Pillow est une bibliothèque de manipulation d’images. Il vous permet d’effectuer des tâches simples comme le recadrage, la modification des couleurs et le redimensionnement.
OpenCV est beaucoup plus avancé. Au lieu de manipuler, il se concentre sur l’analyse. Il fournit des fonctionnalités telles que la reconnaissance faciale, l’OCR et la reconnaissance de formes.
Absolument. Comme vous l’avez vu dans notre section « Intégration du traitement d’image avec d’autres outils », il est possible de combiner deux ou plusieurs bibliothèques différentes, par exemple OpenCV et pytesseract.
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