`skimage`#

用于 Python 的图像处理

scikit-image (又名 skimage) 是图像处理和计算机视觉算法的集合。

属性#

__version__str: scikit-image 的版本字符串。

子包#

color: 色彩空间转换。
data: 示例图像和数据集。
draw: 绘图基元，例如线条、圆形、文本等。
exposure: 图像强度调整，例如，直方图均衡化等。
feature: 特征检测和提取，例如，纹理分析、角点等。
filters: 锐化、边缘查找、秩滤波器、阈值处理等。
future: 具有实验性 API 的功能。
graph: 基于图的操作，例如，最短路径。
io: 读取和保存图像及视频。
measure: 图像属性的测量，例如，区域属性、轮廓。
metrics: 与图像对应的度量，例如，距离度量、相似度等。
morphology: 形态学算法，例如，闭运算、开运算、骨架化。
registration: 图像配准算法，例如，光流或相位交叉相关。
restoration: 恢复算法，例如，反卷积算法、去噪等。
segmentation: 将图像划分为有意义的区域或边界的算法。
transform: 几何和其他变换，例如，旋转、Radon 变换。
util: 通用实用程序。

`color`	色彩空间转换。
`data`	示例图像和数据集。
`draw`	绘图基元，例如线条、圆形、文本等。
`exposure`	图像强度调整，例如，直方图均衡化等。
`feature`	特征检测和提取，例如，纹理分析、角点等。
`filters`	锐化、边缘查找、秩滤波器、阈值处理等。
`future`	具有实验性 API 的功能。
`graph`	基于图的操作，例如，最短路径。
`io`	读取和保存图像及视频。
`measure`	图像属性的测量，例如，区域属性、轮廓。
`metrics`	与图像对应的度量，例如，距离度量、相似度等。
`morphology`	形态学算法，例如，闭运算、开运算、骨架化。
`registration`	图像配准算法，例如，光流或相位交叉相关。
`restoration`	恢复算法，例如，反卷积算法、去噪等。
`segmentation`	将图像划分为有意义的区域或边界的算法。
`transform`	几何和其他变换，例如，旋转、Radon 变换。
`util`	通用实用程序。