一、什么是skimage？
Scikit-image （skimage）是一款基于Python的图像处理库，常用于图像处理、计算机视觉等领域，提供了常见的图像处理算法、图像转换、几何变换、特征提取、分割等工具。
skimage的安装使用简单方便，仅需使用pip进行安装即可。
二、安装skimage
在安装skimage之前，我们需要安装Python 3或Python 2.7。
1.安装Python 3或Python 2.7
可以从Python官网（https://www.python.org/downloads/）下载Python 3或Python 2.7的安装包，在安装时请记得勾选“Add Python to PATH”选项，方便后续使用pip命令。
2.安装skimage
使用pip命令进行安装:
pip install -U scikit-image如果是Python 2.7版本，请使用以下命令安装:
pip2 install -U scikit-image三、使用skimage
安装完skimage后，我们就可以使用它提供的图像处理功能了。
1.读取图片并显示
使用skimage读取一张图片并显示出来：
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
io.imshow(img)
io.show()2.图像滤波
使用各种滤波算法对图像进行处理（如高斯滤波、中值滤波、均值滤波等）。
from skimage import filters
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
img_processed = filters.gaussian(img, sigma=3, multichannel=True)
io.imshow(img_processed)
io.show()3.边缘检测
使用各种边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算子等）对图像边缘进行检测。
from skimage import feature
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
edges = feature.canny(img_gray, sigma=3)
io.imshow(edges)
io.show()4.图像分割
使用各种分割算法（如K-means、Mean Shift等）对图像进行分割。
from skimage import segmentation
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
img_processed = segmentation.slic(img, n_segments=100)
io.imshow(img_processed)
io.show()5.特征提取
使用各种特征提取算法（如HOG特征、SIFT特征、SURF特征等）提取图像的特征。
from skimage.feature import hog
from skimage import io
img = io.imread('test.jpg')
fd, hog_image = hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(16, 16),
cells_per_block=(1, 1), visualize=True)
io.imshow(hog_image)
io.show()四、总结
通过本文的介绍，我们了解了如何安装skimage，并使用它提供的图像处理功能对图像进行操作。skimage提供了丰富的图像处理工具，同时具有良好的可扩展性和易用性，可以大大提高图像处理和计算机视觉的开发效率。
