python skimage图像处理(一) - AHU-WangXiao - 博客园
https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/11656603.html

scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，正好与matlab一样，因此，我们最终选择scikit-image进行数字图像处理。

图片信息
如果我们想知道一些skimage图片信息

from skimage import io, data
img = data.chelsea()
io.imshow(img)
print(type(img)) #显示类型
print(img.shape) #显示尺寸
print(img.shape[0]) #图片高度
print(img.shape[1]) #图片宽度
print(img.shape[2]) #图片通道数
print(img.size) #显示总像素个数
print(img.max()) #最大像素值
print(img.min()) #最小像素值
print(img.mean()) #像素平均值
print(img[0][0])#图像的像素值
PIL image 查看图片信息，可用如下的方法

print type(img)
print img.size #图片的尺寸
print img.mode #图片的模式
print img.format #图片的格式
print(img.getpixel((0,0)))#得到像素：
#img读出来的图片获得某点像素用getpixel((w,h))可以直接返回这个点三个通道的像素值

skimage包的子模块
skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它对scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下：

子模块名称　 主要实现功能
io 读取、保存和显示图片或视频
data 提供一些测试图片和样本数据
color 颜色空间变换
filters 图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等
draw 操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等
transform 几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等
morphology 形态学操作，如开闭运算、骨架提取等
exposure 图片强度调整，如亮度调整、直方图均衡等
feature 特征检测与提取等
measure 图像属性的测量，如相似性或等高线等
segmentation 图像分割
restoration 图像恢复
util 通用函数