8 کتابخانه برتر پایتون برای پردازش تصویر

پردازش و ویرایش تصویر در پایتون با کتابخانه‌های فراوانی قابل انجام است؛ از Pillow و imageio برای ویرایش‌های ساده گرفته تا کتابخانه‌های قدرتمند مانند OpenCV برای پردازش صنعتی یا Mahotas برای تحلیل سریع دسته‌ای. نقش scikit-image در پژوهش‌های علمی و قابلیت‌های PyTorch، TorchVision، TensorFlow و Keras در انجام پروژه یادگیری عمیق نیز قابل چشم‌پوشی نیست. معیارهای انتخاب بهترین کتابخانه پایتون برای پردازش تصویر (شامل نوع پروژه، حجم داده و نیاز به سرعت یا مقیاس‌پذیری)، در ادامه بیان می‌شوند.

چرا پایتون (Python) بهترین انتخاب برای پردازش تصویر است؟

زبان برنامه نویسی پایتون علاوه برآنکه برای همه ساده و قابل فهم است، کتابخانه‌های قدرتمندی مانند OpenCV، Pillow و scikit-image نیز دارد که تقریباً تمام نیازهای پردازش تصویر را پوشش می‌دهند. اگر پروژه شما به هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی هم مربوط باشد، فریم‌ورک‌هایی مثل TensorFlow و PyTorch در پایتون آماده استفاده هستند. پایتون به‌خوبی با ابزارهایی مثل NumPy و SciPy هماهنگ می‌شود و حتی از GPU برای افزایش سرعت پردازش تصویر پشتیبانی می‌کند.

جدول مقایسه 8 کتابخانه پایتون برای پردازش تصویر

نام کتابخانه	مهم‌ترین ویژگی	مهم‌ترین کاربرد
OpenCV	الگوریتم‌های متنوع، پشتیبانی GPU، بسیار سریع	تشخیص چهره، ردیابی اجسام، پردازش ویدئو زنده
Pillow (PIL)	رابط ساده، پشتیبانی فرمت‌های تصویری متداول	تغییر اندازه، برش، افزودن متن یا فیلتر پایه
scikit-image	الگوریتم‌های علمی، ماژولار، مستندات دقیق	انجام پروژه پایتون سگمنتیشن، شناسایی لبه‌ها، استخراج ویژگی پژوهشی
imageio	خواندن/نوشتن آسان، پشتیبانی فرمت گسترده	بارگذاری تصاویر، کار با GIF، از بهترین کتابخانه‌های پایتون برای پردازش تصویر پزشکی
Mahotas	پیاده‌سازی ++C، سرعت بالا در توابع	پردازش دسته‌ای تصاویر، تحلیل بلادرنگ صنعتی
PyTorch & TorchVision	مدل‌های آماده، data augmentation  تخصصی	آموزش CNN، طبقه‌بندی، تشخیص و سگمنتیشن
TensorFlow & Keras	ابزار استقرار، مدل‌های پیشرفته، مقیاس‌پذیر	شبکه‌های عصبی عمیق، پروژه‌های صنعتی بزرگ
SimpleCV	چارچوب ساده، مناسب مبتدیان و آموزش	نمونه‌سازی سریع، پروژه‌های آموزشی کوتاه‌مدت

1- اوپن‌سی‌وی (OpenCV)

اوپن‌سی‌وی از نظر خیلی‌ها، محبوب‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر در پایتون (Python Computer Vision) است. این کتابخانه از ابتدا برای زبان C++ توسعه یافت و سپس رابط پایتونی آن معرفی شد. اوپن‌سی‌وی مجموعه‌ای گسترده از الگوریتم‌ها و ابزارها را پوشش می‌دهد؛ از امور ساده مثل خواندن و ذخیره تصویر، تغییر اندازه و فیلترگذاری گرفته تا وظایف پیشرفته مانند شناسایی لبه‌ها، تشخیص چهره، ردیابی اشیاء و حتی بازسازی سه‌بعدی.

مزیت اصلی OpenCV Python، سرعت بالا و بهینه‌سازی در سطح پایین است که آن را برای پروژه‌های صنعتی و مقیاس بزرگ مناسب می‌سازد. ضمناً این کتابخانه، به‌خوبی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch ترکیب می‌شود. درنتیجه، می‌توانید از آن در پروژه‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی نیز بهره ببرید.

2- پایلو / پی‌آی‌ال (Pillow/PIL)

پایلو نسخه به‌روز و توسعه‌یافته کتابخانه قدیمی PIL است و برای کارهای ساده و سریع پردازش تصویر با پایتون، انتخابی عالی محسوب می‌شود. این کتابخانه سبک و آسان است و بیشتر برای عملیات پایه‌ای مانند باز کردن، ذخیره، تغییر اندازه، برش (crop)، چرخاندن، فیلترگذاری تصویر با پایتون و اضافه کردن متن روی تصویر کارایی دارد.

سادگی رابط برنامه‌نویسی (API) این کتابخانه، باعث می‌شود حتی کاربران تازه‌کار هم بتوانند ویرایش تصویر در پایتون را انجام دهند. این کتابخانه، از فرمت‌های تصویری متنوعی پشتیبانی می‌کند و به راحتی با سایر کتابخانه‌ها ترکیب می‌شود. اگر نیاز به پردازش پیچیده و الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر در پایتون ندارید و بیشتر روی ویرایش‌های عمومی متمرکز هستید، Pillow بهترین گزینه است.

3- سایکیت‌ایمیج (scikit-image)

سایکیت‌ایمیج یک کتابخانه متن‌باز علمی است که بخشی از اکوسیستم SciPy محسوب می‌شود و ابزارهای متنوعی برای پردازش و تحلیل تصویر ارائه می‌دهد؛ از شناسایی لبه‌ها و سگمنتیشن گرفته تا تبدیل هندسی و استخراج ویژگی‌ها. طراحی ماژولار آن باعث می‌شود بتوانید مراحل مختلف پردازش تصویر با پایتون را جداگانه اجرا و آزمایش کنید.

به دلیل یکپارچگی با NumPy و SciPy، این کتابخانه پایتون برای پردازش تصویر و تحلیل داده‌های تصویری در حوزه پژوهش و آموزش بسیار محبوبیت دارد. از نقاط قوت اصلی scikit-image می‌توان به الگوریتم‌های آماده و مستندات جامع اشاره کرد که آن را برای پروژه‌های تحقیقاتی دانشگاهی ارزشمند می‌کند. البته در پروژه‌های صنعتی سنگین، سرعت آن نسبت به OpenCV کمتر بهینه است.

4- ایمیج‌یو (imageio)

ایمیج‌یو یک کتابخانه سبک و سریع برای خواندن و نوشتن انواع فرمت‌های تصویری و ویدئویی است. این کتابخانه از فرمت‌های متداول مانند PNG، JPEG، GIF، TIFF و حتی داده‌های DICOM پزشکی پشتیبانی می‌کند. یکی از ویژگی‌های کلیدی آن، رابط کاربری ساده و یکپارچگی با NumPy است که اجازه می‌دهد داده‌های تصویری مستقیماً به آرایه‌های عددی تبدیل شوند و برای پردازش‌های بعدی مورد استفاده قرار گیرند.

علاوه بر تصاویر ثابت، imageio امکان کار با ویدئوها و sequence های تصویری را فراهم می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از این کتابخانه به‌راحتی فریم‌های یک ویدئو را استخراج کرده، روی آن‌ها پردازش انجام دهند و دوباره خروجی را ذخیره کنند. بهینه‌سازی در مدیریت حافظه و سازگاری با کتابخانه‌های بالادستی مانند OpenCV و scikit-image باعث می‌شود ایمیج‌یو بتواند نقش یک لایه ورودی/خروجی قابل اعتماد را در هر پروژه پردازش تصویر پایتون ایفا کند.

5- ماهاوتاس (Mahotas)

ماهاوتاس یک کتابخانه پردازش تصویر در پایتون است که با استفاده از ++C در بخش‌های اصلی توسعه یافته و به همین دلیل، الگوریتم‌ها را با سرعت بالایی اجرا می‌کند. درنتیجه، برای انجام پروژه پایتون با حجم بالای داده‌های تصویری، ایده‌آل خواهد بود.

این کتابخانه رابط کاربری ساده و شبیه NumPy دارد.Mahotas بیش از ۱۰۰ تابع از پیش آماده ارائه می‌دهد؛ از جمله فیلترگذاری، مورفولوژی، شناسایی لبه‌ها و توصیفگرهای تصویری. به دلیل عملکرد سریع، در پروژه‌هایی که نیاز به پردازش دسته‌ای تصاویر یا تحلیل تصاویر دیجیتال به‌صورت بلادرنگ دارند بسیار کاربردی است.

تنها محدودیت آن، نبود برخی امکانات سطح بالا مانند پردازش ویدئو یا پشتیبانی مستقیم از شبکه‌های عصبی است. البته می‌توان آن را به‌راحتی با دیگر کتابخانه‌های پردازش تصویر پایتون ترکیب کرد.

6- پای‌تورچ و تورچ‌ویژن (PyTorch & TorchVision)

پای‌تورچ یکی از قدرتمندترین فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق است که به دلیل سادگی، سرعت و انعطاف‌پذیری در میان پژوهشگران و توسعه‌دهندگان محبوبیت بالایی دارد. ماژول تورچ‌ویژن (TorchVision) مکملی برای آن است که مجموعه‌ای از دیتاست‌های استاندارد، مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (pre-trained) و توابع تخصصی را برای پروژه پردازش تصویر پایتون، ارائه می‌دهد.

با استفاده از این دو کتابخانه می‌توان به‌راحتی شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیاء و سگمنتیشن پیاده‌سازی کرد. تورچ‌ویژن همچنین شامل توابع آماده برای data augmentation مانند چرخاندن، برش، تغییر روشنایی و نرمال‌سازی است که کیفیت آموزش مدل‌ها را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

یکی از مزیت‌های کلیدی این ترکیب، وجود مدل‌های آماده مثل ResNet، VGG، MobileNet و Faster R-CNN است که امکان استفاده مستقیم یا fine-tuning برای پروژه‌های واقعی را فراهم می‌کند. این یعنی شما می‌توانید بدون نیاز به آموزش از صفر، یک مدل کارآمد را روی داده‌های خود تنظیم کنید.

به دلیل انعطاف PyTorch و ابزارهای تخصصی TorchVision، این مجموعه برای پژوهش‌های دانشگاهی پیشرفته، پروژه‌های صنعتی مقیاس بزرگ و توسعه سیستم‌های بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی انتخابی ایده‌آل خواهد بود.

7- تنسورفلو و کرِس (TensorFlow & Keras)

تنسورفلو یکی از قدرتمندترین فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه یافته و پشتیبانی گسترده‌ای دارد. این کتابخانه پایتون برای انجام پروژه پردازش تصویر سنگین مناسب است، زیرا  می‌تواند محاسبات را روی CPU و GPU و حتی TPU اجرا کند. کرِس (Keras) به‌عنوان رابط سطح بالای تنسورفلو، فرایند طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی را ساده‌تر می‌کند. یعنی می‌توانید معماری‌های پیچیده مانند CNN، RNN و مدل‌های ترکیبی را با کدنویسی بسیار کم پیاده‌سازی کنید.

یکی از نقاط قوت اصلی این ترکیب، وجود مدل‌های آماده (pre-trained) برای انجام پروژه پایتون بینایی ماشین است؛ مانند Inception، Xception و EfficientNet که می‌توان آن‌ها را برای طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیاء و سگمنتیشن به‌کار گرفت.

همچنین ابزارهایی مانند TensorBoard برای مانیتورینگ فرایند آموزش و TFLite برای استقرار روی دستگاه‌های موبایل، کاربردهای عملی این فریم‌ورک را گسترش می‌دهند. TensorFlow و Keras با قابلیت استقرار در محیط‌های مختلف، برای انجام پروژه پایتون صنعتی و مقیاس‌پذیر، ابزاری ایده‌آل خواهند بود.

8- سیمپل‌سی‌وی (SimpleCV)

سیمپل‌سی‌وی به‌عنوان یک چارچوب متن‌باز، از بهترین کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری پردازش تصویر یا توسعه انواع پروژه Image Processing Python است. این کتابخانه برای کسانی ایده‌آل خواهد بود که می‌خواهند بدون درگیر شدن با جزئیات پیچیده، به‌سرعت یک نمونه اولیه (prototype) بسازند یا مفاهیم اولیه بینایی کامپیوتر در پایتون را تمرین کنند. البته امکانات آن به گستردگی OpenCV نیست.

برخی از ویژگی‌های مهم SimpleCV عبارت‌اند از:

• رابط کاربری ساده و یادگیری سریع برای مبتدیان
• پشتیبانی از عملیات پایه مثل فیلترها، تشخیص رنگ و لبه‌ها
• امکان کار مستقیم با دوربین‌ها و ویدئو استریم‌ها
• یکپارچگی با پایتون برای توسعه نمونه‌های آموزشی و آزمایشی

کدام کتابخانه پایتون برای چه نوع پردازش تصویری مناسب‌تر است؟

هر کتابخانه نقاط قوت خاصی دارد. دانستن این تفاوت‌ها کمک می‌کند سریع‌تر به نتیجه مطلوب برسید. مهم‌ترین معیارهای انتخاب بهترین کتابخانه پایتون برای پردازش تصویر عبارت‌اند از:

• نوع پروژه: ساده، پژوهشی، صنعتی یا مبتنی بر یادگیری عمیق
• حجم و نوع داده: تصاویر ثابت، ویدئو، یا داده‌های پزشکی/ماهواره‌ای
• نیاز به سرعت و مقیاس‌پذیری: مناسب برای نمونه‌سازی یا پروژه‌های بلادرنگ
• یکپارچگی با ابزارهای دیگر: سازگاری با NumPy، SciPy یا فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• سهولت استفاده: سطح دانش برنامه‌نویس و سادگی رابط کتابخانه

پروژه‌های مقدماتی و ساده

برای کارهای ابتدایی مانند تغییر اندازه، برش، چرخاندن، اعمال فیلترهای پایه و ویرایش‌های سبک روی تصاویر، کتابخانه‌هایی مثل Pillow و imageio بهترین گزینه‌اند. Pillow به‌ویژه برای ویرایش سریع تصاویر و کار با فرمت‌های متنوع مناسب است، در حالی که imageio امکان خواندن و نوشتن طیف وسیعی از فایل‌ها از جمله GIF و ویدئو را فراهم می‌کند. این دو ابزار برای دانشجویان، پروژه‌های آموزشی و نمونه‌سازی سریع عالی هستند.

پژوهش‌های علمی و دانشگاهی

scikit-image با داشتن پیاده‌سازی‌های شفاف و مستندات جامع، برای تحلیل داده‌های تصویری در محیط‌های دانشگاهی و تحقیقاتی بسیار ارزشمند است؛ به‌ویژه در وظایفی مثل سگمنتیشن، شناسایی لبه‌ها و استخراج ویژگی‌ها.

Mahotas به لطف بهره‌گیری از ++C ، سرعت بالایی در پردازش دسته‌ای تصاویر دارد. بنابراین، برای پژوهش‌هایی که نیازمند آزمایش روی دیتاست‌های بزرگ هستند، عالی عمل می‌کند.

پروژه‌های صنعتی و مقیاس بزرگ

در پروژه‌های صنعتی که نیاز به سرعت، پایداری و پشتیبانی از طیف وسیعی از الگوریتم‌ها دارند، OpenCV بهترین انتخاب است. علت را می‌توان در ویژگی‌های زیر یافت:

• قابلیت‌های پیشرفته پردازش تصویر، پردازش ویدئو، کار با دوربین و الگوریتم‌های بلادرنگ
• بهینه‌سازی در سطح پایین (مناسب برای حجم بالای داده تصویری)
• ترکیب با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch (برای خطوط بازرسی کیفیت، نظارت هوشمند و پردازش ویدئوهای زنده)
• قابلیت اجرا روی GPU
• پشتیبانی از کتابخانه CUDA

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

برای انجام پروژه ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق، کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow/Keras و PyTorch/TorchVision ابزارهای اصلی هستند. این فریم‌ورک‌ها امکان طراحی، آموزش و استقرار شبکه‌های عصبی پیچیده مثل CNN، GAN و Transformer را فراهم می‌کنند. همچنین با پشتیبانی از GPU و TPU، برای پروژه‌های پایتون بینایی ماشین، گزینه‌ای بهینه محسوب می‌شوند.

نمونه‌سازی سریع

برای تست ایده و ساخت نسخه اولیه، کتابخانه‌هایی مثل SimpleCV و Pillow بهترین انتخاب‌اند؛ SimpleCV با رابط ساده‌اش عملیات‌هایی مانند تشخیص رنگ و کار با دوربین را سریع اجرا می‌کند و Pillow برای تغییر اندازه و افکت‌های ابتدایی مناسب است.

سوالات متداول درباره کتابخانه‌های پردازش تصویر با پایتون

جمع‌بندی و انتخاب هوشمندانه کتابخانه مناسب

انتخاب بهترین کتابخانه پایتون برای پردازش تصویر به عواملی مانند نوع پروژه، حجم داده، نیاز به سرعت، سطح پیچیدگی الگوریتم‌ها و میزان ادغام با یادگیری ماشینی بستگی دارد. برای پروژه‌های ساده، ابزارهایی مثل Pillow کافی هستند، اما در کاربردهای صنعتی یا مبتنی بر یادگیری عمیق، کتابخانه‌هایی مانند OpenCV، TensorFlow یا PyTorch انتخاب‌های بهتری خواهند بود.

در موسسه پایتون یار، با بررسی دقیق نیاز شما، بهترین کتابخانه پردازش تصویر پایتون را برای انجام پروژه شما به کار می‌گیریم. فرایند ثبت سفارش پروژه پردازش تصویر با پایتون در موسسه ما، تنها 30 ثانیه طول می‌کشد.

منابع

• neptune.ai
• medium.com

مقالات پیشنهادی برای مطالعه بیشتر

• کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی
• تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین
• بهترین فریم ورک های پایتون
• بهترین کتابخانه های پایتون برای تحلیل داده