Python中skimage.util库的图像处理技巧和实例教程

skimage.util是scikit-image库中的一个库，它提供了一些常用的图像处理技巧和实用功能。本文将介绍一些主要的功能和使用示例。

1. 尺度转换

尺度转换是指将图像的亮度值映射到特定的范围，常见的功能包括调整亮度、对比度和伽马校正等。下面是一个调整对比度的示例：

   from skimage import util

   image = ...  # 读取图像到image
   enhanced_image = util.increase_contrast(image, 1.2)  # 增加对比度
   

2. 边缘检测

边缘检测是图像处理中常用的技术之一，可以帮助我们找到图像中的边缘信息。skimage.util库提供了一个边缘检测函数edge_canny()，下面是一个简单的示例：

   from skimage import util

   image = ...  # 读取图像到image
   edges = util.edge_canny(image, sigma=1)  # 使用Canny算法进行边缘检测
   

3. 图像噪声

图像噪声是指图像中不希望的、非真实的像素值，例如高斯噪声、椒盐噪声等。skimage.util库提供了几个函数来处理和生成图像噪声，下面是一个添加高斯噪声的示例：

   from skimage import data, util

   image = data.camera()  # 读取示例图像
   noisy_image = util.random_noise(image, mode='gaussian', var=0.1)  # 添加高斯噪声
   

4. 阈值处理

阈值处理是图像分割中常用的一种方法，可以将图像中的像素值根据某个特定阈值进行二值化处理。skimage.util库提供了几个阈值处理相关的函数，下面是一个简单的示例：

   from skimage import data, util

   image = data.camera()  # 读取示例图像
   binary_image = util.invert(util.img_as_ubyte(image > 128))  # 图像二值化处理
   

5. 图像变换

图像变换是指对图像进行平移、旋转、缩放等操作，可以用来改变图像的视角或尺寸。skimage.util库提供了一些图像变换的功能，下面是一个简单的示例：

   from skimage import transform, util

   image = ...  # 读取图像到image
   rotated_image = transform.rotate(image, angle=45)  # 图像旋转
   

以上是skimage.util库的一些常用功能和示例，你可以根据需要选择合适的功能应用到自己的图像处理任务中。这里只提供了一些简单的示例，更多高级的用法和功能可以参考scikit-image官方文档。