Nos próximos anos, a informação digital poderá chegar a centenas de zettabytes, e a imensa parte dessa informação virá na forma de imagens. Os cientistas de dados precisarão preparar essas imagens antes de usá-las em algum modelo de inteligência artificial. Eles vão precisar fazer o trabalho pesado (e às vezes ingrato) antes que a parte agradável comece.
Para lidar com muitas informações com eficiência e rapidez, sem florear os resultados, os cientistas de dados precisam selecionar as ferramentas mais adequadas para a preparação dessas imagens, identificando o algoritmo certo para o trabalho a ser realizado.
Neste artigo, detalharei as bibliotecas de processamento de imagem mais úteis em Python que vêm sendo utilizadas nos dias de hoje na área de inteligência artificial com imagens. Então vamos começar!
OpenCV
A OpenCV é uma das bibliotecas de código aberto mais famosas e amplamente utilizadas para visão computacional. Suas aplicações incluem: processamento de imagens pixel a pixel, detecção e reconhecimento de rostos, segmentação de imagens e muito mais. Em robótica, tem sido amplamente utilizada para visão computacional, navegação e reconhecimento de objetos.
Foi originalmente construída pela Intel com contribuições da Willow Garage (mais tarde adquirida pelo Google), IBM, Yahoo! Research (mais tarde renomeado para Yahoo! Labs) e outros.
CV Zone
Este é um pacote de visão computacional que facilita a execução de funções de processamento de imagem e IA. Engloba as bibliotecas OpenCV e Mediapipe.
Scikit-Image
Scikit-Image é outra excelente biblioteca de processamento de imagens de código aberto. Pode ser usada em quase todas as tarefas de visão computacional. Está entre uma das bibliotecas mais simples e fáceis de usar.
MoviePy
MoviePy é um módulo Python para edição de vídeo, que pode ser usado para operações básicas (como cortes, concatenações, inserções de títulos), composição de vídeo (também conhecida como edição não linear), processamento de vídeo ou para criar efeitos avançados.
PIL/Pillow
A Python Image Library é uma biblioteca python de código aberto também usada para tarefas de processamento de imagens. Ele fornece funcionalidades especiais que geralmente não são fornecidas por outras bibliotecas, como filtrar, abrir, manipular e salvar imagens.
Para mais informações, consulte a documentação oficial: link
Matplotlib
Matplotlib é usada principalmente para visualizações 2D, como gráficos de dispersão, gráficos de barras, histogramas entre outros, mas também pode ser usada para processamento de imagens. Ela é bastante eficaz para obter informações de uma imagem.
Conclusão
Além dessas, existem muitas outras excelentes bibliotecas para processamento de imagens. Espero que você aprenda algo com este blog que possa ajudar em seu projeto. Obrigado pela leitura e pelo seu tempo. Boa sorte e até breve!