6 bibliothèques de traitement d'images Python pour une manipulation visuelle efficace

Notre perception du monde s'appuie avant tout sur la vue. Les êtres humains possèdent la capacité de distinguer des objets, d'évaluer les distances et même d'appréhender la texture des surfaces, simplement en observant des images.

Cependant, bien que la vision semble être une aptitude naturelle et simple, elle se révèle complexe à reproduire informatiquement. Malgré cela, des algorithmes ont été conçus au fil des ans afin d'aider les ordinateurs à accomplir cette tâche ardue qu'est le traitement d'images.

Ces algorithmes ont été intégrés dans des codes et distribués sous forme de bibliothèques logicielles, que nous allons explorer plus en détail dans cet article.

Qu'est-ce que le traitement d'images ?

Le traitement d'images est une branche de la vision artificielle. Il englobe l'ensemble des opérations appliquées aux images, en vue de leur utilisation dans le domaine de l'apprentissage automatique et, plus largement, dans l'intelligence artificielle.

Il est particulièrement utile pour la détection et l'identification d'objets au sein d'images. Cela trouve son application dans la fabrication de véhicules autonomes et de robots, ainsi que dans la catégorisation d'images pour identifier des contenus, comme par exemple, les discours haineux.

Applications du traitement d'images

Le traitement d'images est utilisé dans une multitude de domaines. Voici quelques-unes de ses applications les plus courantes et les plus utiles :

• L'imagerie médicale et le diagnostic, où l'IA est capable d'établir des diagnostics à partir de scans médicaux.
• La sécurité, grâce à la mise en place de systèmes de sécurité biométriques et de systèmes de surveillance de bâtiments.
• La robotique, pour la conception de robots aptes à percevoir leur environnement, notamment les voitures autonomes.
• La réalité augmentée, comme les filtres. Le traitement d'images est utilisé pour identifier les objets et leur appliquer des filtres spécifiques.
• L'analyse du trafic, pour la lecture des plaques d'immatriculation. Cela peut être utilisé par les forces de l'ordre pour identifier les conducteurs qui ne respectent pas les feux rouges ou dans les radars.

Divers algorithmes sont employés dans le traitement d'images. Parmi ceux-ci, on retrouve la dilatation et l'érosion morphologiques, le flou gaussien, la transformée de Fourier, la détection de contours et le traitement d'images par ondelettes.

Sans l'existence de bibliothèques logicielles, il serait nécessaire d'implémenter ces algorithmes de zéro. Heureusement, des bibliothèques pré-écrites, qui incluent les fonctionnalités requises, sont disponibles. Voici une liste de quelques-unes des plus répandues.

OpenCV

OpenCV est l'une des bibliothèques de traitement d'images les plus appréciées. Elle est utilisée pour mettre en œuvre des algorithmes de vision par ordinateur, réaliser l'apprentissage automatique et effectuer le traitement d'images.

De plus, elle est accessible gratuitement et en open-source. OpenCV est également polyvalente, car elle peut être employée avec une diversité de langages de programmation, notamment Python, C++ et Java.

La bibliothèque propose de nombreuses fonctions et algorithmes indispensables pour le traitement d'images. On y retrouve notamment la détection de contours, l'extraction de caractéristiques, les transformations, les rotations, le redimensionnement et l'amélioration d'images.

Scikit-image

Scikit-image offre un moyen pratique et efficace de réaliser le traitement d'images. Elle permet l'entrée/sortie d'images, la transformation, le filtrage, la segmentation, l'extraction de caractéristiques, la restauration d'images et les transformations géométriques.

Cette bibliothèque s'intègre avec d'autres bibliothèques de calcul scientifique, permettant aux utilisateurs de manipuler et d'améliorer aisément des images pour diverses applications, allant des opérations de base, comme le redimensionnement, aux tâches avancées, telles que la reconnaissance d'objets ou la restauration d'images.

SimpleITK

SimpleITK est une version simplifiée d'ITK. ITK (Insight Toolkit) est une bibliothèque multiplateforme et open-source destinée à l'analyse d'images. SimpleITK prend en charge la lecture et l'écriture d'images à partir de plus de 20 formats de fichiers différents.

En plus de Python, elle fonctionne avec d'autres langages de programmation, tels que R, Java, Ruy, Lua, C++ et C#. Elle fournit un large éventail de fonctions permettant de travailler avec des images.

SimpleITK est également performante car elle prend en charge le travail avec des images 2D, 3D, 4D et 5D. Elle offre aussi le traitement parallèle pour accélérer les opérations.

SciPy

SciPy est une bibliothèque sœur de la célèbre bibliothèque d'analyse numérique, NumPy. SciPy est utilisée pour le calcul scientifique, tandis que NumPy est dédiée au calcul numérique. Comme SciPy utilise NumPy en interne, elle est très rapide et efficace.

Elle prend également en charge le travail avec des images multidimensionnelles. La bibliothèque propose des fonctions pour réaliser le filtrage, la morphologie, les mesures d'objets et l'interpolation B-spline.

Pillow

Pillow est une continuation de la Python Imaging Library (PIL). PIL était une bibliothèque permettant de travailler avec des images en Python. Cependant, elle ne fonctionnait qu'avec Python2 et a été abandonnée en 2011.

Pillow est un fork du projet. Elle prend en charge la lecture d'images de différents formats de fichiers vers sa propre représentation interne. Cette représentation interne permet une manipulation efficace des images et fournit des fonctions de traitement d'images particulièrement puissantes. Elle gère aussi l'accès rapide aux données et l'exécution d'opérations comme les rotations et le redimensionnement.

pgmagick

pgmagick est une bibliothèque Python open-source écrite par Hideo Huttori. Elle sert de wrapper pour GraphicsMagick, une collection d'outils et de bibliothèques permettant de lire, écrire et manipuler des images.

La bibliothèque prend en charge plus de 88 formats d'image différents et peut exécuter de nombreuses fonctions, telles que l'obtention de la taille des images, l'accentuation ou le flou des images, la détection de contours, leur application d'effets de tourbillon, la solarisation, la comparaison d'images et leur écriture sur le disque.

pgmagick peut être utilisée pour créer des GIFs, dessiner du texte et convertir des images à partir de différents formats de fichiers.

Derniers mots

Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, les bibliothèques présentées ci-dessus figurent parmi les plus populaires dans le domaine du traitement d'images. Elles ont été utilisées par de nombreuses personnes et organisations pour mettre en œuvre des systèmes capables de détecter, segmenter et analyser des objets.

Cela s'est avéré extrêmement utile dans les domaines de l'intelligence artificielle et de la robotique. En guise d'alternative aux bibliothèques, il est possible d'utiliser des API pour l'analyse d'images.