Scikit Image - 簡介

Scikit-image（也稱為skimage）是Python程式語言的一個開源影像處理庫。它提供了一個強大的演算法和函式工具箱，用於各種影像處理和計算機視覺任務。它建立在流行的科學庫（如NumPy和SciPy.ndimage）之上。

scikit-image 的特性

以下是 Scikit Image 的主要特性：

Scikit-image 是 Python 中的一個開源軟體包。這意味著它是免費提供的，並且沒有使用限制。
易於讀取和寫入各種格式的影像。該庫提供了多種外掛和方法來讀取和寫入各種格式的影像，例如 JPEG、PNG、TIFF 等。
在 scikit-image 中，影像由 NumPy ndarrays（多維容器）表示。因此，許多常見操作可以透過使用標準 NumPy 方法來運算元組來實現。
它提供了大量影像處理演算法的集合，例如濾波、分割、特徵提取、形態學等。
它提供了一個使用者友好的 API，簡化了執行影像處理任務的過程。

scikit-image 的歷史

Scikit-image 最初由一個活躍的國際研究人員和貢獻者團隊開發。它起源於幾個現有的影像處理專案的組合，包括scipy.ndimage、matplotlib 等。

scikit-image 的優勢

scikit-image 提供了一些優勢，使其成為影像處理任務的寶貴工具：

易於與 Python 的科學工具整合 - 它建立在 NumPy、SciPy 和其他科學庫之上。這使使用者能夠將影像處理與其他科學計算任務（如資料分析、機器學習和視覺化）結合起來。
全面的影像處理工具 - scikit-image 提供了廣泛的影像處理任務工具和演算法。它包括全面的影像濾波器、形態學運算、影像變換、特徵提取等。這些工具使使用者能夠輕鬆靈活地執行復雜的影像處理操作。
使用者友好的視覺化 - scikit-image 包含一個簡單的圖形使用者介面 (GUI)，用於視覺化結果和探索引數。

Scikit Image - 環境設定

要為 scikit-image 設定環境，建議使用包管理器（如 pip 或 conda）來安裝 scikit-image 及其依賴項。pip 是 Python 的預設包管理器，而 Conda 是在 Anaconda 環境中管理包的流行選擇。

使用 pip 安裝 scikit-image

要使用 pip 安裝 scikit-image，只需在命令提示符中執行以下命令：

pip install scikit-image

這將下載 scikit-image 包，等待下載完成。如果看到任何 pip 升級錯誤，則只需透過以下命令升級 pip：

python -m pip install --upgrade pip

然後再次執行“pip install scikit-image”命令，這次它將起作用。

使用 Conda 安裝 scikit-image

如果您已經在系統中使用 Anaconda 發行版，則可以直接使用 conda 包管理器來安裝 scikit-image。以下是命令：

conda install scikit-image

如果 scikit-image 包已安裝在您的計算機上，則執行 conda install scikit-image 命令將顯示以下訊息：

Collecting package metadata (current_repodata.json): ...working... done
Solving environment: ...working... done

# All requested packages already installed.
Retrieving notices: ...working... done
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

驗證

要檢查 scikit-image 是否已安裝或驗證安裝是否成功，您可以在 Python shell 或 Jupyter Notebook 中執行以下程式碼：

import skimage
# Check the version of scikit-image
print("scikit-image version:", skimage.__version__)

如果上述程式碼執行沒有錯誤，則表示 scikit-image 已成功安裝並可以使用。

列印頁面