Une bibliothèque de traitement d'images open source pour Python, offrant un ensemble polyvalent d'algorithmes pour l'analyse et la manipulation d'images.
Scikit-image
- Python
- IA et apprentissage automatique, Bioinformatique, Vision par ordinateur, Analyse des données, Matériels
- Computer Aided Design (CAD), Computer Aided Manufacturing (CAM), Imagerie numérique et communications en médecine (DICOM), Machine Learning, Réseau neuronal
Caractéristiques :
- Filtrage d'images (gaussien, médian, Sobel), segmentation (ligne de partage des eaux, contours actifs, seuillage), détection et extraction de caractéristiques (contours, coins, blobs, SIFT, ORB), opérations morphologiques, restauration d'images, manipulation de l'espace colorimétrique, transformations géométriques, mesure et analyse de régions d'images, recalage d'images, traitement d'images 3D
Prix :
- Gratuit
- Collection complète d'algorithmes de traitement d'images, facile à utiliser et bien documentée, s'intégrant parfaitement à NumPy et à l'écosystème scientifique Python, développement communautaire actif, idéale pour la recherche et l'éducation.
- Les performances pour certaines tâches en temps réel très gourmandes en calcul peuvent être inférieures à celles d'OpenCV (qui bénéficie d'une optimisation C++ plus poussée), car il n'est pas principalement axé sur le traitement vidéo (bien qu'il puisse gérer des séquences d'images).
Idéal pour :
- Scientifiques, ingénieurs et chercheurs effectuant des tâches d'analyse d'images et de vision par ordinateur, allant de la manipulation d'images de base à l'extraction et à la segmentation de caractéristiques complexes.