Una biblioteca de procesamiento de imágenes de código abierto para Python, que proporciona un conjunto versátil de algoritmos para el análisis y la manipulación de imágenes.
Imagen de Scikit
- Pitón
- IA y aprendizaje automático, Bioinformática, Visión por computadora, Análisis de datos, Materiales
- Diseño asistido por computadora (CAD), Fabricación asistida por ordenador (CAM), Imágenes y Comunicaciones Digitales en Medicina (DICOM), Aprendizaje automático, Red neuronal
Características:
- Filtrado de imágenes (gaussiano, mediana, Sobel), segmentación (cuenca hidrográfica, contornos activos, umbralización), detección y extracción de características (bordes, esquinas, regiones, SIFT, ORB), operaciones morfológicas, restauración de imágenes, manipulación del espacio de color, transformaciones geométricas, medición y análisis de regiones de imagen, registro de imágenes, procesamiento de imágenes 3D
Precios:
- Gratis
- Amplia colección de algoritmos de procesamiento de imágenes, fáciles de usar y bien documentados, se integran a la perfección con NumPy y el ecosistema científico de Python, cuentan con una comunidad de desarrollo activa y son ideales para la investigación y la educación.
- El rendimiento en algunas tareas en tiempo real que requieren mucha capacidad de cálculo podría ser inferior al de OpenCV (que cuenta con más optimización en C++), ya que no está enfocado principalmente al procesamiento de vídeo (aunque puede manejar secuencias de imágenes).
Ideal para:
- Científicos, ingenieros e investigadores que realizan tareas de análisis de imágenes y visión artificial, desde la manipulación básica de imágenes hasta la extracción de características complejas y la segmentación.