Scikit Image - 简介

Scikit-image（也称为skimage）是Python编程语言的一个开源图像处理库。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。它建立在流行的科学库（如NumPy和SciPy.ndimage）之上。

scikit-image 的特性

以下是 Scikit Image 的主要特性：

Scikit-image 是 Python 中的一个开源软件包。这意味着它是免费提供的，并且没有使用限制。
易于读取和写入各种格式的图像。该库提供了多种插件和方法来读取和写入各种格式的图像，例如 JPEG、PNG、TIFF 等。
在 scikit-image 中，图像由 NumPy ndarrays（多维容器）表示。因此，许多常见操作可以通过使用标准 NumPy 方法来操作数组来实现。
它提供了大量图像处理算法的集合，例如滤波、分割、特征提取、形态学等。
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。

scikit-image 的历史

Scikit-image 最初由一个活跃的国际研究人员和贡献者团队开发。它起源于几个现有的图像处理项目的组合，包括scipy.ndimage、matplotlib 等。

scikit-image 的优势

scikit-image 提供了一些优势，使其成为图像处理任务的宝贵工具：

易于与 Python 的科学工具集成 - 它建立在 NumPy、SciPy 和其他科学库之上。这使用户能够将图像处理与其他科学计算任务（如数据分析、机器学习和可视化）结合起来。
全面的图像处理工具 - scikit-image 提供了广泛的图像处理任务工具和算法。它包括全面的图像滤波器、形态学运算、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。
用户友好的可视化 - 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 - 环境设置

要为 scikit-image 设置环境，建议使用包管理器（如 pip 或 conda）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 环境中管理包的流行选择。

使用 pip 安装 scikit-image

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。如果看到任何 pip 升级错误，则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，这次它将起作用。

使用 Conda 安装 scikit-image

如果您已经在系统中使用 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.

验证

要检查 scikit-image 是否已安装或验证安装是否成功，您可以在 Python shell 或 Jupyter Notebook 中执行以下代码：

import skimage
# Check the version of scikit-image
print("scikit-image version:", skimage.__version__)

如果上述代码执行没有错误，则表示 scikit-image 已成功安装并可以使用。

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