Scikit-image，一个图像处理王者的 Python 库！

Scikit-image，一个图像处理王者的 Python 库！

干图像处理最愁的啥？要不就是算法太复杂，要不就是代码太难写。不过有了 scikit-image 这个库，简直就跟开了挂一样，啥图像处理的高大上算法都能轻松搞定。它就像是个百宝箱，里面塞满了各种图像处理的工具，从基础的图像读写到高级的特征提取，应有尽有。

1.

上手就是一把梭

要用 scikit-image，先得把它装上。pip 一条命令就搞定：

pip install scikit-image

装好后，咱们先来个简单的，读个图片试试：

from skimage import io

img = io.imread('test.jpg')

io.imshow(img)

io.show()

温馨提示：记得把 ‘test.jpg’ 换成你自己的图片路径哦，不然报错了可别怪我没提醒~

2.

基础操作随便玩

搞图像处理，灰度化算是基本操作了。用 scikit-image 做起来贼简单：

from skimage import color

gray_img = color.rgb2gray(img)

还能调整图片大小，加个滤镜啥的：

from skimage.transform import resize

from skimage.filters import gaussian

# 改大小

small_img = resize(img， (200， 200))

# 加个高斯模糊

blurred_img = gaussian(img， sigma=2)

3.

高级功能真好使

说实话，scikit-image 最牛的地方是它把些复杂的算法都给封装好了。比如边缘检测：

from skimage import feature

edges = feature.canny(gray_img)

还有特征提取：

from skimage.feature import hog

features， hog_image = hog(gray_img， visualize=True)

温馨提示：用这些高级功能之前最好先把图像转成灰度图，不然可能会遇到意想不到的问题。

4.

性能也没得说

scikit-image 底层用 NumPy 写的，速度杠杠的。不过要是图片太大，处理起来还是得花点时间。建议处理大图片时先把尺寸缩小，调试完了再用原图。

代码示例：

# 先缩小处理

small = resize(img， (img.shape[0] // 4， img.shape[1] // 4))

# 处理完再放大

result = resize(processed_small， img.shape[：2])

这个库是咱们日常搞图像处理的好帮手，要是觉得某些操作不会用，直接查文档准没错。文档写得贼清楚，还有例子，看着看着就会了。

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