一、skimage数字图像处理概述

水深无声 2023-06-20 09:29 26阅读 0赞

一、简介

要使用python进行各种开发和科学计算，还需要安装对应的包。这和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫库或包。基于python脚本语言开发的数字图片处理包，其实很多，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。

对比这些包，PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。到现在python都发展到了3.5版本，而opencv只支持到python 2.7版本；scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，正好与matlab一样，因此，我们最终选择scikit-image进行数字图像处理。

二、skimage包的子模块

skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它对`scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下：`

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>子模块名称　</td> 
   <td>主要实现功能</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>io</td> 
   <td>读取、保存和显示图片或视频</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>data</td> 
   <td>提供一些测试图片和样本数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>color</td> 
   <td>颜色空间变换</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>filters</td> 
   <td>图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>draw</td> 
   <td>操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>transform</td> 
   <td>几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>morphology</td> 
   <td>形态学操作，如开闭运算、骨架提取等</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>exposure</td> 
   <td>图片强度调整，如亮度调整、直方图均衡等</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>feature</td> 
   <td>特征检测与提取等</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>measure</td> 
   <td>图像属性的测量，如相似性或等高线等</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>segmentation</td> 
   <td>图像分割</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>restoration</td> 
   <td>图像恢复</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>util</td> 
   <td>通用函数</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>