一、skimage库介绍
skimage库是Python语言中的一种基于scipy库的图像处理库。其全称是scikit-image库，其中“scikit”是一个Python科学库的前缀。scikit-image库提供了一个易于使用的图像处理工具集合，覆盖多个图像处理分析领域，包含了许多常用的图像处理算法。
这个库在处理图像时既可以使用scikit-image库自带的函数，也可以使用skimage库支持的第三方函数，例如opencv库。skimage库还可以方便用户将图像数据传入sklearn机器学习库中，进而构建图像分类器和识别器。
二、图像处理基础
在skimage库中，对图像的处理主要是针对图像像素点的操作。在讨论具体的操作之前，有必要先对图像的基础知识做一些介绍。每张图像都是由像素组成的，像素是图像的最小单位，每个像素点都有一个表示它本身的颜色。一张黑白图像中，每个像素点只有一个值，范围为0（黑色）到255（白色）之间。而一张彩色图像中，每个像素点由3个颜色通道组成，分别是红、绿、蓝三个通道。每个颜色通道的值范围同样为0~255。
三、图像处理函数
1. 读入图像
在skimage库中，可以使用io模块下的imread函数读入图像。
import skimage.io as io
image = io.imread('image.png')
2. 显示图像
在skimage库中，可使用matplotlib模块或skimage模块来显示读入的图像。
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
image = io.imread('image.png')
plt.imshow(image)
3. 裁剪图像
在skimage库中，可以使用crop函数裁剪图像。
import skimage.io as io
from skimage import util
image = io.imread('image.png')
image = util.crop(image, ((0, 100), (0, 200), (0, 0)))
4. 缩放图像
在skimage库中，可以使用resize函数缩放图像。
import skimage.transform as transform
image = transform.resize(image, (500, 500))
5. 灰度化图像
在skimage库中，可以使用color模块将彩色图像灰度化。
import skimage.color as color
image = color.rgb2gray(image)
6. 图像去噪
在skimage库中，可以使用restoration模块去噪。
import skimage.restoration as restoration
image = restoration.denoise_tv_chambolle(image, weight=0.1)
7. 边缘检测
在skimage库中，可以使用feature模块进行边缘检测。
import skimage.feature as feature
edges = feature.canny(image, sigma=3)
8. 直方图均衡化
在skimage库中，可以使用exposure模块进行直方图均衡化。
import skimage.exposure as exposure
image = exposure.equalize_hist(image)
四、总结
skimage库为Python语言中的图像处理提供了丰富的操作函数，涵盖了从图像读入、裁剪、缩放、灰度化，到去噪、边缘检测、直方图均衡化等一系列常用的图像处理操作。对于需要进行图像处理的开发者，skimage库是一个非常好的选择。
