`skimage`#

Python 图像处理

scikit-image（也称为 skimage）是一个用于图像处理和计算机视觉的算法集合。

skimage 的主包仅提供了一些用于在图像数据类型之间转换的实用程序；对于大多数功能，您需要导入以下子包之一

子包#

color: 颜色空间转换。
data: 测试图像和示例数据。
draw: 在 NumPy 数组上操作的绘图基元（线条、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、排序滤波器、阈值化等。
graph: 图论运算，例如最短路径。
io: 读取、保存和显示图像和视频。
measure: 图像属性的测量，例如区域属性和轮廓。
metrics: 对应于图像的度量，例如距离度量、相似度等。
morphology: 形态学运算，例如开运算或细化。
restoration: 恢复算法，例如反卷积算法、降噪等。
segmentation: 将图像划分为多个区域。
transform: 几何和其他变换，例如旋转或 Radon 变换。
util: 通用实用程序。

实用程序函数#

img_as_float: 将图像转换为浮点格式，值在 [0, 1] 范围内。类似于 img_as_float64，但不会将较低精度的浮点数组转换为 float64。
img_as_float32: 将图像转换为单精度 (32 位) 浮点格式，值在 [0, 1] 范围内。
img_as_float64: 将图像转换为双精度 (64 位) 浮点格式，值在 [0, 1] 范围内。
img_as_uint: 将图像转换为无符号整数格式，值在 [0, 65535] 范围内。
img_as_int: 将图像转换为有符号整数格式，值在 [-32768, 32767] 范围内。
img_as_ubyte: 将图像转换为无符号字节格式，值在 [0, 255] 范围内。
img_as_bool: 将图像转换为布尔格式，值要么为 True 要么为 False。
dtype_limits: 返回图像 dtype 的强度限制，即 (min, max) 元组。

`skimage.color`
`skimage.data`	测试图像和数据集。
`skimage.draw`
`skimage.exposure`
`skimage.feature`
`skimage.filters`
`skimage.future`	具有实验性 API 的功能。
`skimage.graph`	此模块提供基于图的图像处理实用程序。
`skimage.io`	用于以各种格式读取和写入图像的实用程序。
`skimage.measure`
`skimage.metrics`
`skimage.morphology`	在图像中的形状上操作的实用程序。
`skimage.registration`
`skimage.restoration`	图像恢复模块。
`skimage.segmentation`	用于将图像划分为有意义的区域或边界的算法。
`skimage.transform`	此模块包含用于变换图像和体数据。的工具。
`skimage.util`	通用实用程序函数。