Scikit-image 简明教程

Scikit Image - Image Processing

Image processing ，一般来说，是指分析和处理数字图像以提高其质量、提取有用的信息或对图像数据执行各种操作。它涉及将算法和技术应用于图像，以便更改或提取特征、去除噪声或增强视觉外观。

图像处理涉及的任务包括：

Input/Output and Image Display − 这涉及处理图像的输入和输出，以及在屏幕或其他输出设备上显示图像。
Basic Image Manipulations − 这包括裁剪、翻转、旋转和其他类似转换之类的基本操作。
Image Filtering − 此任务涉及将滤镜应用于图像以实现特定的效果。常见的过滤操作包括去噪（去除噪声）、锐化（增强边缘和细节）和其他类似操作。
Image Segmentation − 它专注于将图像划分为不同的区域或对象。它涉及标记每个像素或像素组以识别它们属于哪个对象。这对于对象检测或边界提取等任务很有用。
Classification − 图像分类涉及根据图像的内容对其进行分类或标记。此任务使用机器学习或模式识别算法自动将图像分配到预定义的类别或类中。
Feature Extraction − 从图像中提取有意义的特征或模式，例如边缘、纹理或颜色特征。

这些是图像处理中的基本任务，广泛应用于计算机视觉、医学成像、遥感和许多其他领域。

使用各种库和工具可在Python中执行图像处理。以下是用于Python图像处理的一些流行程序包：

scikit-image ——它是一个开源库，为滤波、分割、特征提取等图像处理任务提供了一系列算法。它设计为用户友好，并能很好地与其他Python科学库集成。
scipy.ndimage ——该程序包是SciPy库的一部分，为n维图像处理提供了各种函数。它包括过滤、插值、形态和度量等操作。它对科学和医学图像分析特别有用。
OpenCV ——开源计算机视觉库，是一家非常流行且庞大的计算机视觉库，提供了图像处理和计算机视觉算法的大量集合。它广泛用于目标检测、图像识别和视频处理等任务。
Pillow ——Pillow是一个功能强大的Python图像库，提供了各种图像处理功能。它支持以各种格式读写图像、基本操作、滤波器、色彩空间转换等等。
scipy.ndimage ——该程序包是SciPy库的一部分，为n维图像处理提供了各种函数。它包括过滤、插值、形态和度量等操作。它对科学和医学图像分析特别有用。

这些库为Python中的图像处理提供了大量的工具和算法。根据你的特定需求，可以选择最合适的库或组合多个库来完成所需的图像处理任务。