skimage包的全稱是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它對scipy.ndimage進行了擴展，提供了更多的圖片處理功能。它是由python語言編寫的，由scipy 社區開發和維護。skimage包由許多的子模塊組成，各個子模塊提供不同的功能。主要子模塊如下：

io:讀取、保存和顯示圖片或視頻 data:提供一些測試圖片和樣本數據 color:顏色空間變換 filters:圖像增強、邊緣檢測、排序濾波器、自動閾值等 draw:操作于numpy數組上的基本圖形繪制，包括線條、矩形、圓和文本等 transform:幾何變換或其它變換，如旋轉、拉伸和拉東變換等 morphology:形態學操作，如開閉運算、骨架提取等 exposure:圖片強度調整，如亮度調整、直方圖均衡等 feature:特征檢測與提取等 measure:圖像屬性的測量，如相似性或等高線等 segmentation:圖像分割 restoration:圖像恢復 util:通用函數

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用到一些圖片處理的操作函數時，需要導入對應的子模塊，如果需要導入多個子模塊，則用逗號隔開，如：

from skimage import data, color, io

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#-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') from skimage import io,color import numpy as np# 如果想讀取灰度圖，可以將imread的as_grey參數置為True，as_grey默認值為False。 image=io.imread("E:/ID/5.jpg")io.imshow(image)io.show()# io.imsave("E:/ID/6.jpg",image)#####################################加入噪聲(像素點設置成255(白色)，0(黑色）######################## def add_noise(image):rows, cols, dim3 = image.shapeprint rows, cols, dim3n = rows * cols / 10print nfor i in range(n):x = np.random.randint(0, rows)y = np.random.randint(0, cols)print x,yimage[x, y, :] = 255return imageimage = add_noise(image) io.imshow(image) io.show()#####################圖像裁剪########################## roi=image[12:120, 10:110, :] io.imshow(roi) io.show()#########################二值化處理#######################image1=io.imread("E:/ID/3.jpg") img_gray=color.rgb2gray(image1) rows,cols=img_gray.shape for i in range(rows):for j in range(cols):if (img_gray[i,j]<=0.8):img_gray[i,j]=0else:img_gray[i,j]=1# 使用了color模塊的rgb2gray()函數，將彩色三通道圖片轉換成灰度圖。轉換結果為float64類型的數組，范圍為[0,1]之間。 io.imshow(img_gray) io.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【python 图像处理】skimage的子模块介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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