skimage图像处理入门

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原创最新推荐文章于 2026-10-17 07:15:00 发布 769 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Python图像处理入门：手把手教你安装scikit-image（skimage）并解决ModuleNotFoundError 本文详细介绍了如何在Python中安装和使用scikit-image（skimage）进行图像处理，包括环境准备、虚拟环境设置、安装验证及常见问题解决（如ModuleNotFoundError）。通过实战案例展示图像处理管线构建，帮助开发者快速掌握skimage的核心功能和应用场景。阅读详情

本例子的笔记，放在这里https://colab.research.google.com/drive/1ZVvfveFzIIOK005yRs5y_SuSmO1qRCD0

图像处理的基本操作是读取图像，显示图像，灰度图，二值化，直方图，图像分割，先来看看这些操作在skimage上如何做

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import io,feature,color

#读取图像

img=io.imread('drive/My Drive/2.png')

#灰度图

imggray=color.rgb2gray(img)

io.imshow(imggray)

#显示图像，不是jupter book的话，要加下面这句话

#plt.show()

print(imggray.size)#834*660

print(img.ndim)#维度数

print(img.shape)#数组形状,png有rgba4个通道，jpg只有rgb三个通道

print(imggray.shape)

print(imggray.dtype)#数据类型

print(imggray[2][2])#可以看出，color.rgb2gray转灰度图时做了归一化处理

print(img[2][2][1])

#skimage没有提供专门的二值化函数，可以阀值法处理

c,r=imggray.shape

imgbw=np.zeros((c,r),dtype='uint8')

#python中没有三元运算符

for i in range(c):

  for j in range(r):

    if imggray[i,j]>0.5:

      imgbw[i,j]=255

    else:

      imgbw[i,j]=0

#显示二值图

io.imshow(imgbw)

图像切割，可以根据直方图或连通区标记

关于直方图处理可以看下面的文字

https://www.cnblogs.com/denny402/p/5124833.html