Scikit Image - 图像处理

图像处理通常是指对数字图像进行分析和处理，以提高图像质量，提取有用信息或对图像数据执行各种操作。它涉及应用算法和技术来改变或提取图像特征，去除噪点或增强视觉效果。

图像处理涉及的任务包括：

• 输入/输出和图像显示 - 这包括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。
• 基本的图像处理 - 这包括诸如裁剪、翻转、旋转和其他类似变换的基本操作。
• 图像滤波 - 此任务涉及应用滤波器来实现特定效果。常见的滤波操作包括去噪（去除噪点）、锐化（增强边缘和细节）和其他类似操作。
• 图像分割 - 它专注于将图像分割成不同的区域或物体。它包括标记每个像素或像素组以识别它们所属的物体。这对于物体检测或边界提取等任务非常有用。
• 图像分类 - 图像分类包括根据图像内容对图像进行分类或标记。此任务使用机器学习或模式识别算法来自动将图像分配到预定义的类别。
• 特征提取 - 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、遥感等各个领域。

Python中的图像处理

可以使用各种库和工具在 Python 中执行图像处理。以下是 Python 图像处理的一些常用包：

• scikit-image - 它是一个开源库，提供各种用于图像处理任务的算法，例如滤波、分割、特征提取等等。它设计为用户友好型，并且可以很好地与其他科学 Python 库集成。
• scipy.ndimage - 它是 SciPy 库的一部分，提供各种用于 n 维图像处理的函数。它包括诸如滤波、插值、形态学和测量之类的操作。它尤其适用于科学和医学图像分析。
• OpenCV - 开源计算机视觉库，是一个非常流行且广泛的计算机视觉库，提供大量的图像处理和计算机视觉算法集合。它广泛用于物体检测、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，提供各种图像处理功能。它支持各种格式的图像读取和写入，基本操作、滤波器、颜色空间转换等等。
• scipy.ndimage - 它是 SciPy 库的一部分，提供各种用于 n 维图像处理的函数。它包括诸如滤波、插值、形态学和测量之类的操作。它尤其适用于科学和医学图像分析。

这些库为 Python 中的图像处理提供了各种工具和算法。根据您的具体需求，您可以选择最合适的库，或者组合多个库来完成您所需的图像处理任务。