摘要

Scikit-Image是一个基于Python的图像处理和计算机视觉库，可以实现许多图像处理和计算机视觉任务。本文介绍了Scikit-Image 0.18的特性，包括安装，数据结构，图像处理，特征检测，图像分类，图像分割，图像增强，图像重建等。

关键词

Scikit-Image，图像处理，计算机视觉，特征检测，图像分类，图像分割，图像增强，图像重建

Scikit-Image 0.18教程：图像处理和计算机视觉

1. 介绍

Scikit-Image是一个基于Python的图像处理和计算机视觉库，可以实现许多图像处理和计算机视觉任务。本文介绍了Scikit-Image 0.18的特性，包括安装，数据结构，图像处理，特征检测，图像分类，图像分割，图像增强，图像重建等。

2. 安装

Scikit-Image可以在Python 3.5及以上环境下安装。可以使用pip或conda安装：

pip install scikit-image
conda install -c conda-forge scikit-image

可以使用以下命令检查安装是否成功：

python -c "import skimage; skimage.__version__"

3. 数据结构

Scikit-Image使用NumPy数组作为图像数据的基本数据结构，可以使用以下命令将图像转换为NumPy数组：

from skimage import io
img = io.imread("image.png")

图像数据的格式可以是uint8，float32，RGB，RGBA，灰度等。

4. 图像处理

Scikit-Image提供了许多图像处理的功能，例如图像缩放，旋转，裁剪，灰度转换，直方图均衡，边缘检测，膨胀，腐蚀，开运算，闭运算等。

from skimage import transform
img_scaled = transform.resize(img, (200, 200))

5. 特征检测

Scikit-Image提供了许多特征检测的功能，例如角点检测，边缘检测，轮廓检测，形状检测，文本检测等。

from skimage.feature import corner_harris, corner_subpix
corners = corner_harris(img)

6. 图像分类

Scikit-Image提供了许多图像分类的功能，例如K-means分类，朴素贝叶斯分类，支持向量机，随机森林，决策树等。

from sklearn.svm import SVC
clf = SVC(gamma='auto')
clf.fit(X, y)

7. 图像分割

Scikit-Image提供了许多图像分割的功能，例如阈值分割，种子填充，联通区域分割，K-means分割，水平分割，层次聚类等。

from skimage.segmentation import felzenszwalb
segments = felzenszwalb(img, scale=100, sigma=0.5, min_size=50)

8. 图像增强

Scikit-Image提供了许多图像增强的功能，例如锐化，模糊，噪声滤波，高斯滤波，中值滤波，色彩调整，对比度增强等。

from skimage import filters
img_sharpened = filters.unsharp_mask(img, radius=2)

9. 图像重建

Scikit-Image提供了许多图像重建的功能，例如投影重建，图像去噪，超分辨率重建，深度学习重建等。

from skimage.restoration import denoise_tv_chambolle
img_denoised = denoise_tv_chambolle(img, weight=0.1, eps=0.0002, n_iter_max=200)