在Python中使用 Scikit-image 进行图像处理

介绍

Scikit-image 是基于 Python 的图像处理库，它提供了大量的常用图像处理算法，例如图像增强、边缘检测、滤波、形态学操作等。这些算法可以帮助我们实现各种图像处理任务。

安装

我们可以使用 pip 来安装 scikit-image：

pip install scikit-image

图像读取与显示

在使用图像处理库时，我们通常需要先读取图像，然后进行相应的处理，最后将处理后的图像保存或显示。Scikit-image 中提供了多种读取和显示图像的方式，这里介绍一些基础的用法。

# 导入必要的库
from skimage import io, data

# 读取图像
image = io.imread('image.jpg')

# 显示图像
io.imshow(image)

# 显示窗口等待用户关闭
io.show()

上述代码中，我们使用 io imread 函数读取 image.jpg 图像，并使用 imshow 函数显示图像。在imshow函数中传递的参数是读取的图像数据。最后使用 show 函数等待用户关闭窗口。

图像处理

在读取图像后，我们可以使用 Scikit-image 提供的多种算法对图像进行处理。这里介绍一些常用的图像处理方法。

图像增强

图像增强是一种常用的图像处理方法，通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数来改善图像的视觉质量。

from skimage import exposure

# 对比度拉伸
image = exposure.rescale_intensity(image)

# 直方图均衡化
image = exposure.equalize_hist(image)

# 自适应直方图均衡化
image = exposure.equalize_adapthist(image)

在上述代码中，我们使用 exposure 里的 rescale_intensity 函数对图像进行对比度拉伸；使用 equalize_hist 函数进行直方图均衡化；使用 equalize_adapthist 函数进行自适应直方图均衡化。

图像滤波

图像滤波是一种常用的图像处理方法，通过对图像进行加权平均、中值等操作来去除噪声或模糊图像。

from skimage import filters

# 中值滤波
image = filters.median(image)

# 高斯滤波
image = filters.gaussian(image, sigma=2)

在上述代码中，我们使用 filters 中的 median 函数进行中值滤波；使用 gaussian 函数进行高斯滤波。

形态学操作

形态学操作是一种基于形状学习的算法，在处理二值图像时经常使用。

from skimage import morphology

# 膨胀操作
image = morphology.dilation(image)

# 腐蚀操作
image = morphology.erosion(image)

# 开运算
image = morphology.opening(image)

# 闭运算
image = morphology.closing(image)

在上述代码中，我们使用 morphology 中的 dilation 函数进行膨胀操作；使用 erosion 函数进行腐蚀操作；使用 opening 函数进行开运算；使用 closing 函数进行闭运算。

图像保存

处理完图像后，我们可以使用 Scikit-image 保存处理后的图像。

# 导入必要的库
from skimage import io

# 将图像保存到指定路径
io.imsave('processed.jpg', image)

在上述代码中，我们使用 io 中的 imsave 函数将处理后的图像保存到指定路径。

小结

Scikit-image 是 Python 中常用的图像处理库，它包括多种图像处理算法，例如图像增强、边缘检测、滤波、形态学操作等。通过使用 Scikit-image，我们能够更加简便快捷地实现各种图像处理任务。