scikit图像(skimage)在梯度计算中排除白色背景

scikit-image（skimage）是一个基于Python的图像处理库，提供了丰富的图像处理功能和算法。在梯度计算中排除白色背景是一种常见需求，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

from skimage import io, color, filters

1. 加载图像：

image = io.imread('image.jpg')

1. 将图像转换为灰度图像：

gray_image = color.rgb2gray(image)

1. 创建一个掩膜，将白色背景排除在外：

mask = gray_image < 1.0

1. 应用梯度计算算法，如Sobel算子：

gradient = filters.sobel(gray_image, mask=mask)

在上述代码中，我们首先使用io.imread函数加载图像，然后使用color.rgb2gray将图像转换为灰度图像。接下来，我们创建一个掩膜，将灰度图像中小于1.0的像素值设为True，即排除了白色背景。最后，我们使用filters.sobel函数计算梯度，其中mask参数用于指定掩膜。

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