词汇表

正在进行的工作

阵列

数值数组，由numpy.ndarray对象提供。在……里面 scikit-image ，图像是NumPy数组，其维度对应于图像的空间维度，以及用于彩色图像的颜色通道。参见图像的NumPy速成课程。

等高线

等值线

二维图像沿其具有恒定值的曲线。内饰(分别为轮廓的外部)具有更大的值(分别为小于等高值)。

对比度

图像中的强度或颜色的差异，使对象可区分。在skImage.exposure中提供了几个控制图像对比度的函数。参见对比度和曝光。

浮动

浮点值

实数的表示形式，例如np.flat32或np.flat64。参见data_typees。有些图像操作需要浮点数据类型(如在filters.gaussian()中将图像值乘以指数前因子)，因此整型图像往往会在内部转换为浮点型。另请参阅int值。

直方图

对于图像，指强度值的直方图，其中强度值的范围被分成多个条带，该直方图计算每个条带中有多少个像素值。请参见exposure.visogram()。

集成

整数值

整数的表示，可以带符号也可以不带符号，根据需要表示的最大值，编码为一、二、四或八个字节。在……里面 scikit-image ，最常见的整数类型有：np.int64(表示大整数值)和np.uint8(表示小整数值，通常是标签数小于255的标签的图片)。参见data_typees。

标签

标签图像

标签的图像是整型的，其中具有相同整数值的像素属于同一对象。例如，分割的结果是标签的图像。measure.bel()标记二进制图像的连通分量，并返回标签的图像。标签通常是连续的整数，可以使用Segmentation.relabel_Sequential()将任意标签重新标记为连续的(连续的)标签。

像素

图像的最小元素。图像是一个像素网格，每个像素的亮度是可变的。在灰度图像中，一个像素可以具有单个强度值，对于彩色图像，可以具有多个通道。在……里面 scikit-image ，像素是的各个元素 numpy arrays (参见图像的NumPy速成课程)。另请参见voxel。

分段

将图像分割成多个对象(段)，例如感兴趣的对象及其背景。分割的输出通常是标签的图像，其中不同对象的像素被赋予不同的整数标签。在skImage.Segmentation中提供了几种分割算法。

体素

三维图像的`象素‘(图像的最小元素)。