Scikit-image 简明教程
Scikit Image - Introduction
Scikit-image（也称为 skimage ）是 Python 编程语言中的一种开源图像处理库。它提供了一个强大的算法和函数工具箱，用于各种图像处理和计算机视觉任务。它基于流行的科学库构建，如 NumPy 和 SciPy.ndimage。
Features of scikit-image
以下是 Scikit Image 的主要特性：
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Scikit-image 是 Python 中的一个开源包。这意味着它可以免费使用，不受限制。
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轻松读写各种格式的图像。该库提供了多个插件和方法，可读取和写入各种格式的图像，例如 JPEG、PNG、TIFF 等。
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scikit-image 中的图像由 NumPy ndarrays（多维容器）表示。因此，可以使用标准 NumPy 方法来实现许多常见操作，以操作数组。
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它提供了大量图像处理算法，例如滤波、分割、特征提取、形态学等。
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它提供了一个用户友好的 API，简化了执行图像处理任务的过程。
History of scikit-image
Scikit-image 最初是由一个活跃的国际研究人员和贡献者团队开发的。它源自几个现有图像处理项目的结合，包括 scipy.ndimage 、matplotlib 等。
Advantages of scikit-image
scikit-image 提供了几个优点，使它成为图像处理任务的宝贵工具 −
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Easy Integration with Python’s Scientific Tools − 它构建在 NumPy、SciPy 和其他科学库之上。这使用户可以将图像处理与其他科学计算任务结合起来，例如数据分析、机器学习和可视化。
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Comprehensive Image Processing Tools − scikit-image 为图像处理任务提供了广泛的工具和算法。它包括全面的图像滤波器、形态学操作、图像变换、特征提取等。这些工具使用户能够轻松灵活地执行复杂的图像处理操作。
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User-Friendly Visualization − scikit-image 包含一个简单的图形用户界面 (GUI)，用于可视化结果和探索参数。
Scikit Image - Environmental setup
为了设置 scikit-image 的环境，建议使用 pip 或 conda 等包管理器来安装 scikit-image 及其依赖项。 pip 是 Python 的默认包管理器，而 Conda 是在 Anaconda 环境中管理包的常用选择。
Installing scikit-image using pip
要使用 pip 安装 scikit-image，只需在命令提示符中运行以下命令 −
pip install scikit-image这将下载 scikit-image 包，等待下载完成。如果您看到任何 pip 升级错误，只需通过以下命令升级 pip −
python -m pip install --upgrade pip然后再次运行 “pip install scikit-image” 命令，这次将起作用。
Installing scikit-image using Conda
如果您已经在系统中使用了 Anaconda 发行版，则可以直接使用 conda 包管理器来安装 scikit-image。以下是命令 −
conda install scikit-image如果 scikit-image 包已安装在您的计算机上，则运行 conda install scikit-image 命令将显示以下消息 −
Collecting package metadata (current_repodata.json): ...working... done
Solving environment: ...working... done
# All requested packages already installed.
Retrieving notices: ...working... done
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.