一 skiamge模塊
skimage包的全稱是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它對scipy.ndimage進行了擴展，提供了更多的圖片處理功能。它是由python語言編寫的，由scipy 社區開發和維護。skimage包由許多的子模塊組成，各個子模塊提供不同的功能。主要子模塊列表如下：
| 子模塊名稱 | 主要實現功能 |
| io | 讀取、保存和顯示圖片或視頻 |
| data | 提供一些測試圖片和樣本數據 |
| color | 顏色空間變換 |
| filters | 圖像增強、邊緣檢測、排序濾波器、自動閾值等 |
| draw | 操作於numpy數組上的基本圖形繪制，包括線條、矩形、圓和文本等 |
| transform | 幾何變換或其它變換，如旋轉、拉伸和拉東變換等 |
| morphology | 形態學操作，如開閉運算、骨架提取等 |
| exposure | 圖片強度調整，如亮度調整、直方圖均衡等 |
| feature | 特征檢測與提取等 |
| measure | 圖像屬性的測量，如相似性或等高線等 |
| segmentation | 圖像分割 |
| restoration | 圖像恢復 |
| util | 通用函數 |
用到一些圖片處理的操作函數時，需要導入對應的子模塊，如果需要導入多個子模塊，則用逗號隔開，如：
from skimage import io,data,color
二 從外部讀取圖片並顯示
2.1 彩色圖片
- 讀取單張彩色RGB圖片，使用skimage.io.imread（fname）函數,帶一個參數，表示需要讀取的文件路徑。
- 顯示圖片使用skimage.io.imshow（arr）函數，帶一個參數，表示需要顯示的arr數組（讀取的圖片以numpy數組形式計算）。
from skimage import io img=io.imread('d:\\楊冪.jpg') io.imshow(img)
結果如下圖所示：
2.1 灰度圖片
- 讀取使用skimage.io.imread（fname，as_grey=True）函數，第一個參數為圖片路徑，第二個參數為as_grey, bool型值，默認為False。
- 顯示圖片使用skimage.io.imshow（arr）函數，帶一個參數，表示需要顯示的arr數組（讀取的圖片以numpy數組形式計算）。
from skimage import io img = io.imread("d:/楊冪灰度圖.png",as_grey = True) io.imshow(img)
結果如下所示：
三 程序自帶圖片讀取與顯示
skimage程序自帶了一些示例圖片，如果我們不想從外部讀取圖片，就可以直接使用這些示例圖片：
| astronaut |
宇航員圖片 | coffee |
一杯咖啡圖片 | lena |
lena美女圖片 |
| camera |
拿相機的人圖片 | coins |
硬幣圖片 | moon |
月亮圖片 |
| checkerboard |
棋盤圖片 | horse |
馬圖片 | page |
書頁圖片 |
| chelsea |
小貓圖片 | hubble_deep_field |
星空圖片 | text |
文字圖片 |
| clock |
時鍾圖片 | immunohistochemistry |
結腸圖片 |
|
舉例如下：
from skimage import io,data img=data.astronaut() io.imshow(img)
結果如下所示：
圖片名對應的就是函數名，如camera圖片對應的函數名為camera()。
四 保存圖片
使用io模塊的imsave（fname,arr）函數來實現。第一個參數表示保存的路徑和名稱，第二個參數表示需要保存的數組變量。
from skimage import io,data img=data.chelsea() io.imshow(img) io.imsave('d:/cat.jpg',img)
結果如下所示：
五 圖片的信息
如果我們想知道一些圖片信息，可以通過Variable explorer讀取：
當然我們也可以通過程序獲得：
from skimage import io,data img=data.chelsea() io.imshow(img) print(type(img)) #顯示類型
print(img.shape) #顯示尺寸
print(img.shape[0]) #圖片寬度
print(img.shape[1]) #圖片高度
print(img.shape[2]) #圖片通道數
print(img.size) #顯示總像素個數
print(img.max()) #最大像素值
print(img.min()) #最小像素值
print(img.mean()) #像素平均值
結果如下所示：
(300, 451, 3)
300
451
3
405900
231
0
115.305141661
