Scikit Image - 图像处理

图像处理一般是指对数字图像进行分析和处理，以提高其质量、提取有用信息或对图像数据执行各种操作。它涉及将算法和技术应用于图像，以改变或提取特征、消除噪声或增强视觉外观。

图像处理所涉及的任务包括 −

• 输入/输出和图像显示 − 这涉及处理图像的输入和输出，以及在屏幕或其他输出设备上显示它们。
• 基本图像处理 − 这包括裁剪、翻转、旋转和其他类似变换等基本操作。
• 图像过滤 − 此任务涉及将过滤器应用于图像以实现特定效果。常见的过滤操作包括去噪(去除噪音)、锐化(增强边缘和细节)和其他类似操作。
• 图像分割 − 它专注于将图像划分为不同的区域或对象。它涉及标记每个像素或像素组以识别它们属于哪个对象。这对于诸如对象检测或边界提取之类的任务很有用。
• 分类 − 图像分类涉及根据图像内容对其进行分类或标记。此任务使用机器学习或模式识别算法将图像自动分配到预定义的类别或类别中。
• 特征提取 −从图像中提取有意义的特征或模式，例如边缘、纹理或颜色特征。

这些是图像处理中的基本任务，广泛应用于各种应用，例如计算机视觉、医学成像、遥感和许多其他领域。

Python 中的图像处理

Python 中的图像处理可以使用各种库和工具来执行。以下是一些流行的 Python 图像处理包 −

• scikit-image − 它是一个开源库，为图像处理任务提供了广泛的算法，例如过滤、分割、特征提取等。它设计为用户友好型，并与其他科学 Python 库很好地集成。
• scipy.ndimage − 该包是 SciPy 库的一部分，为 n 维图像处理提供了各种功能。它包括过滤、插值、形态学和测量等操作。它对于科学和医学图像分析特别有用。
• OpenCV − 开源计算机视觉库是一个非常流行且广泛的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。它广泛用于对象检测、图像识别和视频处理等任务。
• Pillow − Pillow 是一个功能强大的 Python 图像库，提供广泛的图像处理功能。它支持以各种格式读取和写入图像、基本操作、过滤器、颜色空间转换等。
• scipy.ndimage − 该包是 SciPy 库的一部分，提供用于 n 维图像处理的各种功能。它包括过滤、插值、形态学和测量等操作。它对于科学和医学图像分析特别有用。

这些库提供了用于 Python 图像处理的各种工具和算法。根据您的具体要求，您可以选择最合适的库或组合多个库来实现所需的图像处理任务。