快速入门

scikit-image 是一个图像处理Python包，可与 numpy 数组。该包被导入为 skimage **：

>>> import skimage

的大多数功能 skimage 可以在子模块中找到：

>>> from skimage import data
>>> camera = data.camera()

子模块和函数的列表可在 API reference 网页。

在SCISKIT-IMAGE中，图像表示为NumPy数组，例如，灰度二维图像的二维数组：：

>>> type(camera)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> # An image with 512 rows and 512 columns
>>> camera.shape
(512, 512)

这个 skimage.data 子模块提供了一组返回示例图像的函数，可以用来快速开始使用SCRKIT-IMAGE的函数：

>>> coins = data.coins()
>>> from skimage import filters
>>> threshold_value = filters.threshold_otsu(coins)
>>> threshold_value
107

当然，也可以使用以下命令从图像文件中加载您自己的图像作为NumPy数组 skimage.io.imread() **：

>>> import os
>>> filename = os.path.join(skimage.data_dir, 'moon.png')
>>> from skimage import io
>>> moon = io.imread(filename)

使用 natsort 要加载多个图像，请执行以下操作：

>>> import os
>>> from natsort import natsorted, ns
>>> from skimage import io
>>> list_files = os.listdir('.')
>>> list_files
['01.png', '010.png', '0101.png', '0190.png', '02.png']
>>> list_files = natsorted(list_files)
>>> list_files
['01.png', '02.png', '010.png', '0101.png', '0190.png']
>>> image_list = []
>>> for filename in list_files:
...   image_list.append(io.imread(filename))