它是由python语言编写的,
 
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
Img读图片的大小是图片的(width, height);
而skimage的是(height,width, channel),
[这也是为什么caffe在单独测试时要在代码中设置:
transformer.set_transpose('data',(2,0,1)),
因为caffe可以处理的图片的数据格式是(channel,height,width),
所以要转换数据]
 
 
 图片的访问
  skimage读出来的图片可以直接img_file2[ ][ ]获得
图片读入程序中后,是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用。对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问。

彩色图片访问方式为:img[i,j,c]
i表示图片的行数,j表示图片的列数,c表示图片的通道数(RGB三通道分别对应0,1,2)。坐标是从左上角开始。 灰度图片访问方式为:gray[i,j]
切片: roi=img[80:180,100:200,:]

图片信息

如果我们想知道一些skimage图片信息

from skimage import io, data
img = data.chelsea()
io.imshow(img)
print(type(img)) #显示类型
print(img.shape) #显示尺寸
print(img.shape[0]) #图片高度
print(img.shape[1]) #图片宽度
print(img.shape[2]) #图片通道数
print(img.size) #显示总像素个数,也就是w*h
print(img.max()) #最大像素值
print(img.min()) #最小像素值
print(img.mean()) #像素平均值
print(img[0][0])#图像的像素值

使用了color模块的rgb2gray()函数,将彩色三通道图片转换成灰度图。转换结果为float64类型的数组,范围为[0,1]之间。

将彩色三通道图片转换成灰度图,最后变成unit8, float转换为unit8是有信息损失的。

常用的颜色空间有灰度空间、rgb空间、hsv空间和cmyk空间

如果一个文件夹里,我们既存放了一些jpg格式的图片,又存放了一些png格式的图片,现在想把它们全部读取出来,该怎么做呢?

import skimage.io as io
from skimage import data_dir
str='d:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png'
coll = io.ImageCollection(str)
print(len(coll))

注意这个地方'd:/pic/.jpg:d:/pic/.png' ,是两个字符串合在一起的,第一个是'd:/pic/.jpg', 第二个是'd:/pic/.png' ,合在一起后,中间用冒号来隔开

这样就可以把d:/pic/文件夹下的jpg和png格式的图片都读取出来。如果还想读取存放在其它地方的图片,也可以一并加进去,只是中间同样用冒号来隔开。
io.ImageCollection()这个函数省略第二个参数,就是批量读取。如果我们不是想批量读取,而是其它批量操作,如批量转换为灰度图.

io.imshow(img)
这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据

作者:jiandanjinxin
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