淺談skimage庫

一、skimage庫介紹

skimage庫是Python語言中的一種基於scipy庫的圖像處理庫。其全稱是scikit-image庫，其中「scikit」是一個Python科學庫的前綴。scikit-image庫提供了一個易於使用的圖像處理工具集合，覆蓋多個圖像處理分析領域，包含了許多常用的圖像處理演算法。

這個庫在處理圖像時既可以使用scikit-image庫自帶的函數，也可以使用skimage庫支持的第三方函數，例如opencv庫。skimage庫還可以方便用戶將圖像數據傳入sklearn機器學習庫中，進而構建圖像分類器和識別器。

二、圖像處理基礎

在skimage庫中，對圖像的處理主要是針對圖像像素點的操作。在討論具體的操作之前，有必要先對圖像的基礎知識做一些介紹。每張圖像都是由像素組成的，像素是圖像的最小單位，每個像素點都有一個表示它本身的顏色。一張黑白圖像中，每個像素點只有一個值，範圍為0（黑色）到255（白色）之間。而一張彩色圖像中，每個像素點由3個顏色通道組成，分別是紅、綠、藍三個通道。每個顏色通道的值範圍同樣為0~255。

三、圖像處理函數

1. 讀入圖像

在skimage庫中，可以使用io模塊下的imread函數讀入圖像。

import skimage.io as io
image = io.imread('image.png')

2. 顯示圖像

在skimage庫中，可使用matplotlib模塊或skimage模塊來顯示讀入的圖像。

import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
image = io.imread('image.png')
plt.imshow(image)

3. 裁剪圖像

在skimage庫中，可以使用crop函數裁剪圖像。

import skimage.io as io
from skimage import util
image = io.imread('image.png')
image = util.crop(image, ((0, 100), (0, 200), (0, 0)))

4. 縮放圖像

在skimage庫中，可以使用resize函數縮放圖像。

import skimage.transform as transform
image = transform.resize(image, (500, 500))

5. 灰度化圖像

在skimage庫中，可以使用color模塊將彩色圖像灰度化。

import skimage.color as color
image = color.rgb2gray(image)

6. 圖像去噪

在skimage庫中，可以使用restoration模塊去噪。

import skimage.restoration as restoration
image = restoration.denoise_tv_chambolle(image, weight=0.1)

7. 邊緣檢測

在skimage庫中，可以使用feature模塊進行邊緣檢測。

import skimage.feature as feature
edges = feature.canny(image, sigma=3)

8. 直方圖均衡化

在skimage庫中，可以使用exposure模塊進行直方圖均衡化。

import skimage.exposure as exposure
image = exposure.equalize_hist(image)

四、總結

skimage庫為Python語言中的圖像處理提供了豐富的操作函數，涵蓋了從圖像讀入、裁剪、縮放、灰度化，到去噪、邊緣檢測、直方圖均衡化等一系列常用的圖像處理操作。對於需要進行圖像處理的開發者，skimage庫是一個非常好的選擇。