scikit-image

skimage

基于Python脚本语言开发的数字图片处理包，比如PIL, Pillow, opencv, scikit-image等。 PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，正好与matlab一样，因此，我们最终选择scikit-image进行数字图像处理。

skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy)，它对scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下：

子模块名称　                主要实现功能
io                            读取、保存和显示图片或视频
data                       提供一些测试图片和样本数据
color                           颜色空间变换
filters             图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等
draw               操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等
transform          几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等
morphology          形态学操作，如开闭运算、骨架提取等
exposure              图片强度调整，如亮度调整、直方图均衡等
feature                        特征检测与提取等
measure                  图像属性的测量，如相似性或等高线等
segmentation                          图像分割
restoration                           图像恢复
util                                  通用函数

PIL vs skimage

Image读出来的是PIL的类型，而skimage.io读出来的数据是numpy格式的：

import Image as img
import os
from matplotlib import pyplot as plot
from skimage import io,transform
#Image和skimage读图片
img_file1 = img.open('./CXR_png/MCUCXR_0042_0.png')
img_file2 = io.imread('./CXR_png/MCUCXR_0042_0.png')

输出可以看出Img读图片的大小是图片的(width, height)；而skimage的是(height,width, channel)。

#读图片后数据的大小：
print "the picture's size: ", img_file1.size
print "the picture's shape: ", img_file2.shape

the picture's size:  (4892, 4020)
the picture's shape:  (4020, 4892)

#得到像素：
print(img_file1.getpixel((500,1000)), img_file2[500][1000])
print(img_file1.getpixel((500,1000)), img_file2[1000][500])
print(img_file1.getpixel((1000,500)), img_file2[500][1000])
(0, 139)
(0, 0)
(139, 139)

Img读出来的图片获得某点像素用getpixel((w,h))可以直接返回这个点三个通道的像素值 skimage读出来的图片可以直接img_file2[0][0]获得，但是一定记住它的格式，并不是你想的(channel,height,width)。

最近更新于0001-01-01