Imageio: Die Python-Bibliothek für Bilddaten

Imageio ist eine Python-Bibliothek für die Verarbeitung von Bilddaten. Hier erfährst Du alles, was Du wissen musst, um Imageio zu beherrschen: Funktionsweise, Befehle, Installation, Schulungen…

Die Programmiersprache Python ist die beliebteste Programmiersprache, vor allem im Bereich der Data Science. Dieser Erfolg ist auf mehrere Vorteile gegenüber anderen Sprachen zurückzuführen. Zu ihren Stärken gehören zahlreiche Bibliotheken, die für bestimmte Zwecke entwickelt wurden. Diese von der Community entworfenen Bibliotheken erweitern die Funktionalität von Python. Es gibt eine große Vielfalt an Python-Bibliotheken, die für Data Science und Machine Learning entwickelt wurden. Beispiele hierfür sind Numpy oder Pandas. Imageio ist eine Bibliothek, die sich speziell mit Bilddaten beschäftigt.

Was ist Imageio ?

Bilddaten erfordern eine spezielle Verarbeitung, die auf dieses besondere Format zugeschnitten ist. Daher ist es notwendig, geeignete Werkzeuge zu verwenden. Imageio ist eine Python-Bibliothek. Sie bietet eine einfache Schnittstelle zum Schreiben und Lesen einer Vielzahl von Bilddaten: bewegte Bilder, Videos, volumetrische Daten, wissenschaftliche Formate usw. Diese Bibliothek hat mehrere Vorteile. Sie ist sehr einfach mit Conda oder pip zu installieren. Es handelt sich um ein reines Python-Tool, das mit Python 3.5 oder höher und PyPy kompatibel ist. Die Benutzeroberfläche ist einfach und bietet viele Funktionen. Die einzigen Abhängigkeiten sind NumPy und Pillow, so dass man nicht Dutzende von Bibliotheken installieren muss, um es zu benutzen. Es ist eine Cross-Plattform-Ressource, die sowohl mit Windows als auch mit Linux und macOS kompatibel ist. Es werden viele verschiedene Formate unterstützt. Mit Imageio kannst Du von Dateinamen, ihren Objekten, Zip-Dateien, http/ftp oder sogar Raw-Bytes lesen. Verschiedene Plugins erweitern seine Fähigkeiten. Schließlich sorgen umfangreiche Tests und kontinuierliche Integration dafür, dass die Qualität des Codes erhalten bleibt.

Wozu dient Imageio ?

Das Imageio-Tool bietet mehrere Funktionen. Mithilfe der Methode imageio.imread() kannst du ein Bild abspielen. Dabei werden ein numpy-Array und Metadaten empfangen. Ebenso kann mit der Methode „imageio.get reader ()“ eine GIF-Datei gelesen werden. Zwischen den beiden Klammern dieses Befehls musst du den Dateinamen und das Format angeben, das zum Lesen der Datei verwendet wird. Standardmäßig wählt imageio das richtige Format anhand des Dateinamens und des Inhalts der Datei aus. Du musst auch den Modus auswählen, um dem Player zusätzliche Hinweise zu geben: „i“ für ein Bild, „I“ für mehrere Bilder, „v“ für ein Volume, „V“ für mehrere Volumes oder „? “ als Standard und wenn der Modus keine Rolle spielt. Auch dieser Befehl gibt die Daten und Metadaten der spezifischen Datei zurück. Die Befehle „get_reader()“ und „get_writer()“ ermöglichen mehr Kontrolle über die Bilder. Sie werden z. B. für das Streaming oder die Komprimierung verwendet. Bei imageio kann auch die Methode „imageio.imwrite ()“ verwendet werden, um eine Bilddatei zu erstellen. Dieser Befehl hat die Syntax „mageio.imwrite(filename,numPy_ndarray, format=None)“. Du musst den Dateinamen (filename), die Bilddaten (numpy_ndarray) und das Format, das zum Lesen der Datei verwendet wird, einstellen. Standardmäßig wählt imageio das Format anhand des Dateinamens und des Inhalts der Datei aus. Zum Lesen oder Schreiben von Bildserien, wie z. B. Animationen, kannst du die Befehle „mimread()“ und „mimwrite()“ verwenden. Die Befehle „volread()“ und „volwrite()“ werden für volumetrische Bilddaten verwendet.

Imageio Installation

Das Imageio-Modul wird nicht direkt in Python installiert. Um es zu installieren, musst Du zuerst den folgenden Befehl im Terminal eingeben: “ pip install imageio“. Es gibt mehrere Voraussetzungen, die du unbedingt erfüllen musst. Du musst Python 3.5 oder höher verwenden und die Bibliotheken Numpy und Pillow installiert haben. Du kannst Dich auch für optionale Python-Pakete entscheiden: imageio-ffmpeg für Videodateien, itk oder SimpleITK für ITK-Formate, astropy für das FITS-Plugin, osgeo für das GDAL-Plugin, imageio-flif für FLIF-Dateien. Wenn du eine ältere Version von Python benutzt, kannst Du Imageio in der Version 2.6 herunterladen. Diese Version ist mit Python 2.7 und 3.4 kompatibel.

Wie lernt man die Anwendung von Imageio ?

https://youtu.be/PZlNVCqsHyc Die Imageio-Bibliothek ist sehr nützlich für die Verarbeitung von Bilddaten. In einer Zeit, in der der Mensch immer mehr Bilder und Videos erzeugt, ist es ein sehr wichtiges Werkzeug, das es zu beherrschen gilt. Egal, ob du noch studierst, bereits berufstätig bist oder dich umorientieren möchtest, dieses Werkzeug wird dir helfen, deinen Lebenslauf und dein Kompetenzportfolio zu erweitern. Wie man mit Imageio umgeht lernst Du bei Liora. Die Programmiersprache Python und ihre Bibliotheken wie Numpy und Imageio stehen im Mittelpunkt unserer Kurse Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer oder Machine Learning Engineer. Jeder unserer Kurse enthält ein Modul, das sich ausschließlich mit der Python-Programmierung befasst. Nach Abschluss dieser Kurse verfügst du über alle notwendigen Kompetenzen, um in der Data Science-Branche tätig zu werden. Unsere Programme werden von Fachleuten entwickelt und sind direkt auf die Bedürfnisse der Unternehmen ausgerichtet. So haben 93 % der Alumni sofort einen Job gefunden. Dank einer Partnerschaft mit MINES ParisTech | PSL Executive Education erhalten die Lernenden ein von der Industrie anerkanntes Zertifikat. Unser innovativer Blended-Learning-Ansatz kombiniert individuelles Coaching auf einer Cloud-basierten SaaS-Plattform mit obligatorischen Masterclasses. Du kannst die Kurse als Weiterbildung oder im intensiven BootCamp-Modus absolvieren. Lege jetzt los und entdecke die Liora-Ausbildungen!