python skimage图像处理

Python skimage图像处理完整攻略

概述

Skimage（即scikit-image）是一款基于Python的开源图像处理库，提供了许多处理图像和计算机视觉任务的算法。

常见的图像处理任务，如色彩空间转换、图像平滑、形态学操作、阈值处理、边缘检测、图像分割、特征提取与描述等，都可以使用Skimage来完成。

起步

要使用Skimage，需要先安装库。通过pip命令可以轻松安装Skimage，命令如下：

pip install scikit-image

安装好后，还需要导入库才能使用。示例如下：

 import numpy as np
 import skimage.io as io
 from skimage import data
 from skimage.color import rgb2gray

示例1：将彩色图像转换为灰度图像

 import numpy as np
 import skimage.io as io
 from skimage import data
 from skimage.color import rgb2gray

 # 读取图片
 image = data.astronaut()

 # 将彩色图像转换为灰度图像
 gray_image = rgb2gray(image)

 # 显示原始图像
 io.imshow(image)
 io.show()

 # 显示灰度图像
 io.imshow(gray_image, cmap='gray')
 io.show()

在上面的示例中，使用了Skimage中自带的一张图像“astronaut”。首先，读取了图片，然后使用rgb2gray函数将图片转换为灰度图像。最后使用io.imshow函数将原始图像和灰度图像分别显示出来。

示例2：对图像进行边缘检测

 import numpy as np
 import skimage.io as io
 from skimage import data
 from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb
 from skimage.filters import sobel_h, sobel_v

 # 读取图片
 image = data.astronaut()

 # 将彩色图像转换为灰度图像
 gray_image = rgb2gray(image)

 # 计算图像的水平方向和垂直方向的梯度
 edge_hor = sobel_h(gray_image)
 edge_ver = sobel_v(gray_image)

 # 将水平梯度和垂直梯度合并为一张彩色图像
 edge_image = gray2rgb(np.sqrt(np.square(edge_hor) + np.square(edge_ver)))

 # 显示原始图像和边缘检测后的图像
 io.imshow(image)
 io.show()
 io.imshow(edge_image)
 io.show()

在上面的示例中，使用了Skimage中自带的一张图像“astronaut”。首先，读取了图片，然后将图片转换为灰度图像。接着使用Sobel算子计算图像的水平方向和垂直方向的梯度，之后将两个梯度合并为彩色图像。最后使用io.imshow函数将原始图像和边缘检测后的图像分别显示出来。

结语

Skimage提供了很多强大的图像处理算法和工具，能够方便地完成许多计算机视觉和图像处理任务。本文重点介绍了Skimage的安装方法、导入库以及使用两个示例，希望对读者有所帮助。