我们能把open cv和scikit-image中的代码结合起来吗？

是的，可以将OpenCV和scikit-image中的代码结合起来。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，而scikit-image是一个基于Python的图像处理库，提供了一系列图像处理函数和工具。

结合OpenCV和scikit-image可以充分发挥两者的优势，实现更复杂和高级的图像处理任务。例如，可以使用OpenCV进行图像的读取、显示、色彩空间转换、边缘检测等基本操作，然后使用scikit-image进行图像的滤波、阈值分割、形态学操作等高级处理。

具体实现时，可以先导入所需的库和模块，然后按照需求调用相应的函数和方法。需要注意的是，两者的图像表示方式略有不同，OpenCV使用的是BGR顺序，而scikit-image使用的是RGB顺序，因此在进行图像转换时需要注意颜色通道的顺序。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何将OpenCV和scikit-image结合起来进行图像处理：

import cv2
from skimage import filters

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用OpenCV进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)

# 使用scikit-image进行阈值分割
threshold_image = filters.threshold_otsu(gray_image)

# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.imshow('Threshold', threshold_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，首先使用OpenCV读取图像，并将其转换为灰度图。然后使用OpenCV的Canny函数进行边缘检测，得到边缘图像。接下来使用scikit-image的threshold_otsu函数进行阈值分割，得到二值化图像。最后使用OpenCV的imshow函数显示结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及更复杂的图像处理任务。根据具体需求，可以结合OpenCV和scikit-image的各种函数和方法，实现更多样化的图像处理操作。

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