পাইথনে ইমেজ প্রসেসিং?

Python ছবি প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রচুর লাইব্রেরি প্রদান করে, যার মধ্যে −

• ওপেনসিভি − ইমেজ প্রসেসিং লাইব্রেরি মূলত 2D এবং 3D ফিচার টুলকিট, ফেসিয়াল এবং জেসচার রিকগনিশন, হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন, মোবাইল রোবোটিক্স, অবজেক্ট আইডেন্টিফিকেশন এবং অন্যান্যের মতো বিস্তৃত ক্ষেত্রগুলিতে অ্যাপ্লিকেশন সহ রিয়েল-টাইম কম্পিউটার ভিশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে৷

• নাম্পি এবং সিপি লাইব্রেরি − ইমেজ ম্যানিপ্যুয়েশন এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য।

• স্কিকিট − ছবি প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রচুর অ্যালোগ্রিদম প্রদান করে৷

  ৷

• পাইথন ইমেজিং লাইব্রেরি (PIL) − ইমেজগুলিতে মৌলিক ক্রিয়াকলাপগুলি যেমন থামনেল তৈরি করা, আকার পরিবর্তন করা, ঘূর্ণন করা, বিভিন্ন ফাইল ফর্ম্যাটের মধ্যে রূপান্তর করা ইত্যাদি৷

এই বিভাগে আমরা পাইথনে চিত্র প্রক্রিয়াকরণের কিছু মৌলিক বিষয় দেখতে যাচ্ছি।

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করুন

আমাদের প্রথম পদক্ষেপটি হবে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করা, যেমন openCV, বালিশ বা অন্য যা আমরা ইমেজ প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহার করতে চাই। আমরা প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করতে পিপ ব্যবহার করতে পারি, যেমন −

$pip install pillow

এটাই হল:এখন আমরা আমাদের ইমেজ নিয়ে খেলতে পারি।

ছবি:খুলুন() এবং দেখান()

প্রথমে ফাইল/ইমেজ ওপেন করে দেখান। নিচের মত দেখানোর সময় আপনি ছবিটি ঘোরাতে পারেন −

#Import required library
from PIL import Image

#Open Image
im = Image.open("TajMahal.jpg")

#Image rotate & show
im.rotate(45).show()

আউটপুট

উপরের পরিবর্তনশীল im হিসাবে, একটি বালিশ বস্তু. আমরা খোলা ছবি সম্পর্কে কিছু তথ্য পুনরুদ্ধার করতে পারি -

>>> im
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode = RGB size = 1000x667 at 0x65AB990<
>>> im.size
(1000, 667)
>>> im.format
'JPEG'
>>>

রূপান্তর করুন এবং সংরক্ষণ করুন() চিত্র

আমরা চিত্রের বিন্যাসকে এক ফর্ম থেকে অন্য ফর্মে পরিবর্তন করতে পারি, যেমন নীচে −

>>> im.save('TajMahal.png')

এখন যদি আমরা ফোল্ডারটি দেখি, আমাদের দুটি ভিন্ন ফরম্যাটে একই চিত্র রয়েছে।

রিসাইজ-থাম্বনেল()

আমরা বালিশের thumbnail() পদ্ধতি −

>>> im.thumbnail ((300, 300))
>>> im.show()

চিত্রটি নিম্নরূপ পরিবর্তিত হবে:

গ্রেস্কেল ইমেজে রূপান্তর - রূপান্তর()

আমরা আমাদের আসল রঙিন ইমেজ থেকে গ্রেস্কেল ইমেজ তৈরি করতে পারি।

>>> TajMahal_gray = Image.open('TajMahal.jpg').convert('L')
>>> TajMahal_gray.show()

যেখানে "L" এর অর্থ হল 'উজ্জ্বল'।

উপরের উদাহরণ পাইথনের পিআইএল লাইব্রেরি থেকে। আমরা ইমেজ প্রক্রিয়াকরণের জন্য open-cv, matplotlib এবং numpy এর মতো অন্যান্য লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারি। চিত্র প্রক্রিয়াকরণের জন্য অনেক শক্তিশালী লাইব্রেরির ব্যবহার প্রদর্শনের জন্য নীচে কয়েকটি উদাহরণ প্রোগ্রাম রয়েছে৷

গ্রেস্কেলে ছবি দেখানো হচ্ছে

#Import required library
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

im = cv2.imread('TajMahal.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image',im)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

আউটপুট

চিত্রটি চিহ্নিত করার জন্য একটি টিক/লাইন দিয়ে উপরের প্রোগ্রামটি লেখার আরেকটি উপায়।

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

im = cv2.imread('TajMahal.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

plt.imshow(im, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
# to hide tick values on X and Y axis
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.plot([200,300,400],[100,200,300],'c', linewidth = 5)
plt.show()

আউটপুট