Как установить skimage python
Installing scikit-image¶
Standard Python installation¶
From the shell, execute:
Conda-based distributions (Anaconda, Miniconda)¶
From the shell/command prompt, execute:
Windows¶
If you are using the distribution from python.org, you’ll need to manually download a few packages: numpy, scipy and scikit-image from Christoph Gohlke’s website. Python wheels are installed using:
Debian and Ubuntu¶
On Debian and Ubuntu install scikit-image with:
Building from source¶
Execute the following command from the shell:
Windows¶
If you experience the error Error:unable to find vcvarsall.bat it means that distutils is not correctly configured to use the C compiler. Modify (or create, if not existing) the configuration file distutils.cfg (located for example at C:\Python26\Lib\distutils\distutils.cfg ) to contain:
For more details on compiling in Windows, there is a lot of knowledge iterated into the setup of appveyor (a continuous integration service).
Debian and Ubuntu¶
If your distribution ships an outdated version, you may recompile from source. First install the dependencies:
Then run the pip installation command.
Running the development version¶
Obtain the source from the git repository at http://github.com/scikit-image/scikit-image by running:
After unpacking, change into the source directory and execute:
Building with bento¶
Alternatively, scikit-image can also be built using bento. Bento depends on WAF for compilation.
Tell Bento where to find WAF by setting the WAFDIR environment variable:
From the scikit-image source directory:
Depending on file permissions, the install commands may need to be run as sudo.
Build Requirements¶
Runtime requirements¶
You can use pip to automatically install the runtime dependencies as follows:
Optional Requirements¶
You can use this scikit with the basic requirements listed above, but some functionality is only available with the following installed:
The freeimage plugin provides support for reading various types of image file formats, including multi-page TIFFs.
The pyamg module is used for the fast cg_mg mode of random walker segmentation.
Astropy provides FITS io capability.
SimpleITK Optional io plugin providing a wide variety of formats. including specialized formats using in medical imaging.
imread Optional io plugin providing most standard formats.
Testing requirements¶
A Python Unit Testing Framework
A tool that generates a unit test code coverage report
Documentation requirements¶
sphinx >= 1.3 is required to build the documentation.
Installing scikit-image¶
How you should install scikit-image depends on your needs and skills:
If you can install Python packages and work in virtual environments:
Easy solution but with pitfalls: system package manager (yum, apt, …).
Supported platforms¶
Windows 64-bit on x86 processors
Mac OS X on x86 processors
Linux 64-bit on x86 processors
For information on other platforms, see other platforms.
Version check¶
To see whether scikit-image is already installed or to check if an install has worked, run the following in a Python shell or Jupyter notebook:
or, from the command line:
(Try python3 if python is unsuccessful.)
You’ll see the version number if scikit-image is installed and an error message otherwise.
Scientific Python distributions¶
In a single install these give you Python, scikit-image and libraries it depends on, and other useful scientific packages. They install into an isolated environment, so they won’t conflict with any existing installed programs.
We recommend one of these distributions:
When using the scikit-image documentation, make sure it’s for the version you’ve installed (see Version check above).
Installation via pip and conda¶
These install only scikit-image and its dependencies; pip has an option to include related packages.
Prerequisites to a pip install: You’re able to use your system’s command line to install packages and are using a virtual environment (any of several).
While it is possible to use pip without a virtual environment, it is not advised: virtual environments create a clean Python environment that does not interfere with any existing system installation, can be easily removed, and contain only the package versions your application needs. They help avoid a common challenge known as dependency hell.
To install the current scikit-image you’ll need at least Python 3.6. If your Python is older, pip will find the most recent compatible version.
To include a selection of other scientific Python packages that expand scikit-image ’s capabilities to include, e.g., parallel processing, you can install the package scikit-image[optional] :
Please do not use the command sudo and pip together as pip may overwrite critical system libraries which may require you to reinstall your operating system.
conda¶
Miniconda is a bare-essentials version of the Anaconda package; you’ll need to install packages like scikit-image yourself. Like Anaconda, it installs Python and provides virtual environments.
conda-forge, a conda channel maintained with the latest scikit-image package
Once you have your conda environment set up, you can install scikit-image with the command:
System package managers¶
You’re likely to get an older version.
You’ll probably want to make updates and add new packages outside of the package manager, leaving you with the same kind of dependency conflicts you see when using pip without a virtual environment.
There’s an added risk because operating systems use Python, so if you make system-wide Python changes (installing as root or using sudo), you can break the operating system.
Downloading all demo datasets¶
Some of the data used in our examples is hosted online and is not installed by default by the procedures explained above. Data are downloaded once, at the first call, but this requires an internet connection. If you prefer downloading all the demo datasets to be able to work offline, you can run this command:
or call download_all() in your favourite interactive Python environment (IPython, Jupyter notebook, …).
Other platforms¶
We still support Windows 32-bit on x86 processors but urge switching to Windows 64-bit.
Unsupported platforms include:
Linux on 32-bit x86 processors.
Linux on 32-bit on ARM processors (Raspberry Pi running Raspbian):
While we do not officially support this distribution, we point users to piwheels and their scikit-image’s specific page.
You may need to install additional system dependencies listed for imagecodecs. See issue 4721.
Linux on 64-bit ARM processors (Nvidia Jetson):
Follow the conversation on issue 4705.
Although these platforms lack official support, many of the core developers have experience with them and can help with questions.
If you want to install on an unsupported platform, try building from source.
Tell us which other platforms you’d like to see scikit-image on! We are very interested in how scikit-image gets used.
If you’d like to package scikit-image for an as-yet-unsupported platform, reach out on GitHub.
Additional help¶
If you still have questions, reach out through
To suggest a change in these instructions, please open an issue on GitHub.
Installing scikit-image for contributors¶
We are assuming that you have a default Python environment already configured on your computer and that you intend to install scikit-image inside of it.
We also make a few more assumptions about your system:
You have a C compiler set up.
You have a C++ compiler set up.
You are running a version of Python compatible with our system as listed in our setup.py file.
This directory contains the following files:
All commands below are assumed to be running from the scikit-image directory containing the files above.
Build environment setup¶
Once you’ve cloned your fork of the scikit-image repository, you should set up a Python development environment tailored for scikit-image. You may choose the environment manager of your choice. Here we provide instructions for two popular environment managers: venv (pip based) and conda (Anaconda or Miniconda).
On Windows, please use skimage-dev\Scripts\activate on the activation step.
conda¶
When using conda for development, we recommend adding the conda-forge channel for the most up-to-date version of many dependencies. Some dependencies we use (for testing and documentation) are not available from the default Anaconda channel. Please follow the official conda-forge installation instructions before you get started.
Updating the installation¶
When updating your installation, it is often necessary to recompile submodules that have changed. Do so with the following commands:
Testing¶
scikit-image has an extensive test suite that ensures correct execution on your system. The test suite must pass before a pull request can be merged, and tests should be added to cover any modifications to the code base.
We use the pytest testing framework, with tests located in the various skimage/submodule/tests folders.
Our testing requirements are listed below:
Run all tests using:
Or the tests for a specific submodule:
Or tests from a specific file:
Or a single test within that file:
Warnings during testing phase¶
Scikit-image tries to catch all warnings in its development builds to ensure that crucial warnings from dependencies are not missed. This might cause certain tests to fail if you are building scikit-image with versions of dependencies that were not tested at the time of the release. To disable failures on warnings, export the environment variable SKIMAGE_TEST_STRICT_WARNINGS with a value of 0 or False and run the tests:
Platform-specific notes¶
Windows
A run-through of the compilation process for Windows is included in our setup of Azure Pipelines (a continuous integration service).
Обзор методов сегментации изображений в библиотеке scikit-image
Thresholding
Это самый простой способ отделить объекты от фона, выбрав пиксели выше или ниже определенного порога. Это обычно полезно, когда мы собираемся сегментировать объекты по их фону. Вы можете прочитать больше о пороге здесь.
Люди, знакомы с фильмом «Терминатор», наверняка согласятся, что это был величайший научно-фантастический фильм той эпохи. В фильме Джеймс Кэмерон представил интересную концепцию визуальных эффектов, которая позволила зрителям скрыться за глазами киборга под названием Терминатор. Этот эффект стал известен как «Терминаторное видение» (англ. Terminator Vision). В некотором смысле, он отделял силуэты людей от фона. Тогда это могло звучать совершенно неуместно, но сегментация изображений сегодня является важной частью многих методов обработки изображений.
Сегментация изображения
Имеются ряд библиотек, написанных для анализа изображений. В этой статье мы подробно обсудим scikit-image, библиотеку обработки изображений на среде Python.
Scikit-image
Scikit-image — это библиотека Python, предназначенная для обработки изображений.
Установка
scikit-image устанавливается следующим образом:
Обзор изображений в Python
Прежде чем приступить к техническим аспектам сегментации изображений, важно немного ознакомиться с экосистемой изображений Scikit и с тем, как она обрабатывает изображения.
Импорт GrayScale Image из библиотеки skimage
Модуль данных skimage содержит несколько встроенных примеров наборов данных, которые обычно хранятся в формате jpeg или png.
Импорт цветного изображения из библиотеки skimage
Импорт изображения из внешнего источника
Загрузка нескольких изображений
Сохранение изображений
Сегментация изображения
Теперь, когда у нас есть представление о scikit-image, предлагаем рассмотреть детали сегментации изображений. Сегментация изображения – это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов, чтобы упростить и / или изменить представление изображения на что-то более значимое и более простое для анализа.
В этой статье мы рассмотрим алгоритмы для моделей обучаемые как с учителем (supervised) так и без учителя (unsupervised).
Некоторые из алгоритмов сегментации доступны в библиотеке scikit-image
Сегментация с учителем: некоторые предварительные знания, возможно, из человеческого ввода, используются для руководства алгоритмом.
Сегментация без учителем: предварительных знаний не требуется. Эти алгоритмы пытаются автоматически разделить изображения на значимые области. Пользователь по-прежнему может настраивать определенные параметры для получения желаемых результатов.
Давайте попробуем это на изображении учебника, который поставляется с предустановленным набором данных scikit-image.
Обычный импорт
Простая функция для построения изображений
Образ
Это изображение немного темнее, но, возможно, мы все же сможем выбрать значение, которое даст нам разумную сегментацию без каких-либо сложных алгоритмов. Теперь, чтобы помочь нам в выборе этого значения, мы будем использовать гистограмму.
В данном случае гистограмма показывает количество пикселей в изображении с различными значениями интенсивности, найденными в этом изображении. Проще говоря, гистограмма — это график, на котором ось X показывает все значения, которые есть на изображении, а ось Y показывает частоту этих значений.
Наш пример оказался 8-битным изображением, поэтому мы имеем 256 возможных значений по оси X. По гистограмме видно, что существует концентрация довольно светлых пикселей (0: черный, 255: белый). Скорее всего, это наш довольно светлый текстовый фон, но остальное немного размыто. Идеальная гистограмма сегментации была бы бимодальной, чтобы мы могли выбрать число прямо посередине. Теперь давайте попробуем создать несколько сегментированных изображений на основе простого порогового значения.
Контролируемый порог
Поскольку мы сами выбираем значение порогового значения, мы называем это контролируемым пороговым значением.
| | |
Слева: текст> 50 | Середина: текст> 70 | Справа: текст> 120
Мы не получили идеальных результатов, так как тень слева создает проблемы. Давайте попробуем с порогом без присмотра сейчас.
Неконтролируемый порог
Неконтролируемый порог Scikit-image имеет ряд автоматических методов определения порога, которые не требуют ввода при выборе оптимального порога. Вот некоторые из методов: otsu, li, local.
| |
Слева otsu || Справа: li
В случае local, нам также нужно указать block_size. Offset помогает настроить изображение для лучших результатов.
Данный метод дает довольно хороший эффект. В значительной степени можно измевиться от шумных регионов.
Сегментация с алгоритмом для модели с учителем
Thresholding — это очень простой процесс сегментации, и он не будет работать должным образом на высококонтрастном изображении, для которого нам понадобятся более совершенные инструменты.
В этом разделе мы будем использовать пример изображения, которое свободно доступно, и попытаемся сегментировать головную часть, используя методы с учителем.
Прежде чем делать какую-либо сегментацию изображения, рекомендуется удалить из нее шум с помощью некоторых фильтров.
Однако в нашем случае изображение не имеет значительных шумов, поэтому мы примем его как есть. Следующим шагом будет преобразование изображения в оттенки серого с помощью rgb2gray.
Мы будем использовать два метода сегментации, которые работают на совершенно разных принципах.
Активная контурная сегментация (англ. Active contour segmentation)
Сегментация активного контура также называется змеей и инициализируется с использованием определенного пользователем контура или линии вокруг интересующей области, а затем этот контур медленно сжимается и притягивается или отталкивается от света и краев.
Для нашего примера изображения давайте нарисуем круг вокруг головы человека, чтобы инициализировать змею.
Вышеприведенные вычисления вычисляют координаты x и y точек на периферии круга. Так как мы дали разрешение 200, оно вычислит 200 таких точек.
Затем алгоритм сегментирует лицо человека от остальной части изображения, подгоняя замкнутую кривую к краям лица.
Мы можем настроить параметры, называемые alpha и beta. Более высокие значения alpha заставляют кривую сокращаться быстрее, в то время как beta делает кривую более гладкой.
Сегментация случайного прохождения (англ. Random walker segmentation)
В этом методе сегментации проводится с помощью интерактивной маркировкой, которые называются метками (англ. labels). Рисуя каждый пиксель метке, для которой рассчитывается наибольшая вероятность, можно получить высококачественную сегментацию изображения. Подробнее этим методом можно ознакомиться в этой работе.
Далее мы будем снова использовать предыдущие значения из нашего примера. Мы могли бы иметь делали разные инициализации, но для простоты давайте придерживаться принципа кругов.
Алгоритм случайного прохождения принимать метки в качестве ввода. Таким образом, у нас будет большой круг, охватывающий все лицо человека, и еще один меньший круг около середины лица.
Теперь давайте использовать Random Walker и посмотрим, что произойдет.
Результат не самый хороший, остались неохваченными края лица. Чтобы исправить эту ситуацию, мы можем настроить параметр прохождения, пока не получим желаемый результат. После нескольких попыток мы установили значение 3000, который работает достаточно хорошо.
Это все для сегментации с учителем, где мы должны были предоставить определенные входные данные, а также настроить некоторые параметры. Тем не менее, не всегда возможно, чтобы человек смотрел на изображение и затем решал, какой вклад дать и с чего начать. К счастью, для таких ситуаций у нас есть неконтролируемые методы сегментации.
Сегментация без учителя
Сегментация без учителя не требует предварительных знаний. Рассмотрим изображение, которое настолько велико, что невозможно рассмотреть все пиксели одновременно. Таким образом, в таких случаях сегментация без учителя может разбить изображение на несколько субрегионов, поэтому вместо миллионов пикселей у вас есть десятки или сотни областей. Давайте посмотрим на два таких алгоритма:
Простая Линейно-итеративная Кластеризация
Метод ( англ. Simple Linear Iterative Clustering или SLIC) использует алгоритм машинного обучения под названием K-Means. Он принимает все значения пикселей изображения и пытается разделить их на заданное количество подобластей. Прочитайте эту работу для подробной инфомации.
SLIC работает с разными цветами, поэтому мы будем использовать исходное изображение.
Все, что мы нужно сделать, это просто установить для каждого найденного нами сегмента среднее значение, что делает его больше похожим на изображение.
Мы сократили это изображение с 512 * 512 = 262 000 пикселей до 155 сегментов.
Felzenszwalb
Этот метод также использует алгоритм машинного обучения, называемый кластеризацией минимально охватывающего дерева (англ. minimum-spanning tree clustering). Felzenszwaib не сообщает нам точное количество кластеров, на которые будет разделено изображение. Он будет генерировать столько кластеров, сколько он считает нужным для этого.
На рисунке слишком много регионов. Давайте подсчитаем количество уникальных сегментов.
Теперь давайте перекрасим их, используя среднее значение по сегменту, как мы это делали в алгоритме SLIC.
Теперь мы получаем меньше количество сегментов. Если бы мы хотели еще меньше сегментов, мы могли бы изменить параметр scale. Этот подход иногда называют избыточной сегментацией (англ. over-segmentation).
Это больше похоже на постеризованное изображение, которое по сути является лишь уменьшением количества цветов. Чтобы объединить их снова (RAG).
Русские Блоги
обработка изображений с помощью pytohon (2) scikit-image
Почему 80% фермеров кода не могут быть архитекторами? >>> 
1 scikit-image установка и внедрение
Сначала установите scikit-image, установите anaconda в окне, вы можете использовать conda install scikit-image в командной строке dos для прямой установки, а в pycharm вы можете использовать редактор для автоматической установки: File-> Settings-> Project-> Project Interpreter выберите свой собственный редактор Python, а затем нажмите «+», как показано ниже:
Затем вы можете сделать это самостоятельно, а затем написать пример для проверки успешности установки. пример первый
Затем запустите, изображение отображается и установка прошла успешно.
читать, сохранять и отображать картинки или видео
данные предоставляют некоторые тестовые изображения и образцы данных
преобразование цветового пространства цвета
фильтры улучшения изображения, обнаружения краев, фильтры сортировки, автоматические пороги и т. д.
Draw работает с базовым рисунком с массивами, включая линии, прямоугольники, круги, текст и т. д.
преобразовывать геометрические преобразования или другие преобразования, такие как вращение, растяжение и преобразование Радона и т. д.
морфологические операции, такие как операции открытия и закрытия, извлечение скелета и т. д.
регулировка интенсивности изображения, например, регулировка яркости, выравнивание гистограммы и т. д.
функция обнаружения и извлечения
мера Измерение атрибутов изображения, таких как сходство или контурные линии
сегментация изображения сегментация
восстановление изображения восстановление
утилитарная общая функция
При использовании некоторых функций обработки изображений вам необходимо импортировать соответствующие субмодули.Если вам нужно импортировать несколько субмодулей, разделите их запятыми, например:
2 Чтение, отображение и сохранение изображений
Вы также можете распечатать информацию об изображении напрямую
3 Доступ к пикселям изображения и кадрирование
После того, как картинка прочитана в программе, она существует в виде массива. Поэтому все функции массивов numpy также применимы к изображениям. Доступ к элементам массива фактически является доступом к пикселям изображения.
i представляет количество строк в изображении, j представляет количество столбцов в изображении, а c представляет количество каналов в изображении (три канала RGB соответствуют 0, 1, 2 соответственно). Координаты из левого верхнего угла.