Python庫scikit-image圖像處理功能介紹及應用

scikit-image是一個用于圖像處理的Python庫，它提供了一系列圖像處理和計算機視覺算法，下面是一些scikit-image的功能示例：

圖像讀取和顯示：

from skimage import io

# 讀取圖像
image = io.imread('image.jpg')

# 顯示圖像
io.imshow(image)
io.show()           

圖像縮放：

from skimage import transform

# 縮放圖像至指定尺寸
resized_image = transform.resize(image, (500, 500))

# 顯示縮放後的圖像
io.imshow(resized_image)
io.show()           

圖像灰階化：

from skimage import color

# 将圖像轉換為灰階圖像
gray_image = color.rgb2gray(image)

# 顯示灰階圖像
io.imshow(gray_image, cmap='gray')
io.show()           

圖像邊緣檢測：

from skimage import feature

# 使用Canny算法進行邊緣檢測
edges = feature.canny(gray_image)

# 顯示邊緣檢測結果
io.imshow(edges, cmap='gray')
io.show()           

圖像門檻值處理：

from skimage import filters

# 使用Otsu門檻值法進行圖像二值化
threshold = filters.threshold_otsu(gray_image)
binary_image = gray_image > threshold

# 顯示二值化結果
io.imshow(binary_image, cmap='gray')
io.show()
Python           

圖像濾波：

from skimage import filters

# 使用高斯濾波平滑圖像
smoothed_image = filters.gaussian(image, sigma=1)

# 顯示平滑後的圖像
io.imshow(smoothed_image)
io.show()           

以上示例展示了scikit-image庫在圖像處理領域的一些常見功能，包括圖像讀取和顯示、圖像縮放、圖像灰階化、圖像邊緣檢測、圖像門檻值處理和圖像濾波等。scikit-image提供了簡單易用的函數和算法，可以幫助實作各種圖像處理操作。你可以根據具體的需求，選擇合适的函數和算法進行圖像處理。

下面是一些實際工業應用案例，展示了scikit-image庫在圖像處理方面的功能：

• 缺陷檢測：在電子制造業中，使用scikit-image庫進行缺陷檢測是常見的應用之一。例如，可以使用邊緣檢測算法來檢測PCB闆上的焊接缺陷。通過比較原始圖像和邊緣檢測後的圖像，可以找到潛在的焊接問題。
• 目标檢測與識别：在工業自動化中，使用scikit-image庫進行目标檢測和識别也非常常見。例如，在物流領域中，可以使用HOG特征和支援向量機（SVM）算法，對包裹進行檢測和識别，以實作自動化的分揀系統。
• 圖像分割：在醫療領域中，scikit-image庫的圖像分割功能可以用于惡性良性腫瘤檢測和分割。通過應用基于區域的分割算法，可以将惡性良性腫瘤從醫學圖像中分離出來，以便進行進一步的分析和診斷。
• 色彩分析：在食品加工行業中，使用scikit-image庫進行色彩分析是常見的應用之一。例如，可以使用顔色空間轉換和色彩特征提取算法，對食品産品的顔色進行分析和品質控制，確定産品的一緻性和标準化。
• 圖像增強：在印刷和出版行業中，scikit-image庫的圖像增強功能可以用于圖像修複和增強。例如，可以使用去噪算法和圖像增強算法，對老舊的圖像進行修複和增強，以提高圖像的品質和可視化效果。

這些案例隻是scikit-image庫在工業應用中的一小部分示例。實際應用中，根據具體的需求和場景，可以結合scikit-image庫的各種圖像處理算法和函數，進行更加複雜和專業化的圖像處理任務。

工業應用案例

以下是一些使用scikit-image庫進行圖像處理的工業應用案例的Python代碼實作示例：

缺陷檢測：

from skimage import io, filters

# 讀取圖像
image = io.imread('pcb_image.jpg')

# 将圖像轉換為灰階圖像
gray_image = color.rgb2gray(image)

# 使用邊緣檢測算法進行缺陷檢測
edges = filters.sobel(gray_image)

# 顯示缺陷檢測結果
io.imshow(edges, cmap='gray')
io.show()           

目标檢測與識别：

from skimage import io, feature
from sklearn import svm
from skimage.transform import resize

# 讀取目标圖像和訓練樣本
target_image = io.imread('target_image.jpg')
train_samples = io.imread_collection('train_samples/*.jpg')

# 提取目标圖像的特征
target_feature = feature.hog(target_image)

# 提取訓練樣本的特征
train_features = [feature.hog(resize(sample, target_image.shape)) for sample in train_samples]

# 訓練SVM分類器
classifier = svm.SVC()
classifier.fit(train_features, [1, 0, 0, ...])  # 标簽對應樣本類别

# 對目标圖像進行目标檢測與識别
prediction = classifier.predict([target_feature])

# 輸出預測結果
if prediction == 1:
    print("目标檢測成功")
else:
    print("未檢測到目标")           

圖像分割：

from skimage import io, segmentation

# 讀取圖像
image = io.imread('medical_image.jpg')

# 使用Felzenszwalb分割算法進行圖像分割
segments = segmentation.felzenszwalb(image, scale=100, sigma=0.5, min_size=50)

# 顯示分割結果
io.imshow(segments)
io.show()           

色彩分析：

from skimage import io, color

# 讀取圖像
image = io.imread('food_image.jpg')

# 将圖像轉換為Lab色彩空間
lab_image = color.rgb2lab(image)

# 計算色彩特征
mean_a = lab_image[:, :, 1].mean()
mean_b = lab_image[:, :, 2].mean()

# 輸出色彩特征
print("平均a值:", mean_a)
print("平均b值:", mean_b)           

圖像增強：

from skimage import io, restoration

# 讀取圖像
image = io.imread('old_image.jpg')

# 使用Richardson-Lucy去卷積算法進行圖像增強
restored_image = restoration.richardson_lucy(image, iterations=30)

# 顯示增強後的圖像
io.imshow(restored_image)
io.show()           

這些示例展示了scikit-image庫在工業應用中的一些功能和應用案例。根據實際需求，你可以根據這些示例進行修改和擴充，以滿足具體的圖像處理需求。