Python包安裝指南：pip install skimage

一、什麼是skimage？

Scikit-image （skimage）是一款基於Python的圖像處理庫，常用於圖像處理、計算機視覺等領域，提供了常見的圖像處理算法、圖像轉換、幾何變換、特徵提取、分割等工具。

skimage的安裝使用簡單方便，僅需使用pip進行安裝即可。

二、安裝skimage

在安裝skimage之前，我們需要安裝Python 3或Python 2.7。

1.安裝Python 3或Python 2.7

可以從Python官網（https://www.python.org/downloads/）下載Python 3或Python 2.7的安裝包，在安裝時請記得勾選“Add Python to PATH”選項，方便後續使用pip命令。

2.安裝skimage

使用pip命令進行安裝:

pip install -U scikit-image

如果是Python 2.7版本，請使用以下命令安裝:

pip2 install -U scikit-image

三、使用skimage

安裝完skimage後，我們就可以使用它提供的圖像處理功能了。

1.讀取圖片並顯示

使用skimage讀取一張圖片並顯示出來：

from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
io.imshow(img)
io.show()

2.圖像濾波

使用各種濾波算法對圖像進行處理（如高斯濾波、中值濾波、均值濾波等）。

from skimage import filters
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
img_processed = filters.gaussian(img, sigma=3, multichannel=True)
io.imshow(img_processed)
io.show()

3.邊緣檢測

使用各種邊緣檢測算法（如Sobel算子、Canny算子等）對圖像邊緣進行檢測。

from skimage import feature
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
edges = feature.canny(img_gray, sigma=3)
io.imshow(edges)
io.show()

4.圖像分割

使用各種分割算法（如K-means、Mean Shift等）對圖像進行分割。

from skimage import segmentation
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
img_processed = segmentation.slic(img, n_segments=100)
io.imshow(img_processed)
io.show()

5.特徵提取

使用各種特徵提取算法（如HOG特徵、SIFT特徵、SURF特徵等）提取圖像的特徵。

from skimage.feature import hog
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
fd, hog_image = hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(16, 16),
                    cells_per_block=(1, 1), visualize=True)
io.imshow(hog_image)
io.show()

四、總結

通過本文的介紹，我們了解了如何安裝skimage，並使用它提供的圖像處理功能對圖像進行操作。skimage提供了豐富的圖像處理工具，同時具有良好的可擴展性和易用性，可以大大提高圖像處理和計算機視覺的開發效率。