引言

一提到數(shù)字圖像處理編程，可能大多數(shù)人就會想到matlab，但matlab也有自身的缺點：

1、不開源，價格貴

2、軟件容量大。一般3G以上，高版本甚至達5G以上。

3、只能做研究，不易轉(zhuǎn)化成軟件。

因此，我們這里使用python這個腳本語言來進行數(shù)字圖像處理。

要使用python，必須先安裝python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系統(tǒng)，還是linux系統(tǒng)，安裝都是非常簡單的。

要使用python進行各種開發(fā)和科學(xué)計算，還需要安裝對應(yīng)的包。這和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫庫或包。基于python腳本語言開發(fā)的數(shù)字圖片處理包，其實很多，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。

對比這些包，PIL和Pillow只提供最基礎(chǔ)的數(shù)字圖像處理，功能有限；

opencv實際上是一個c++庫，只是提供了python接口，更新速度非常慢。到現(xiàn)在python都發(fā)展到了3.5版本，而opencv只支持到python 2.7版本；

scikit-image是基于scipy的一款圖像處理包，它將圖片作為numpy數(shù)組進行處理，正好與matlab一樣，因此，我們最終選擇scikit-image進行數(shù)字圖像處理。

一、需要的安裝包

因為scikit-image是基于scipy進行運算的，因此安裝numpy和scipy是肯定的。要進行圖片的顯示，還需要安裝matplotlib包，綜合起來，需要的包有：

Python >= 2.6
Numpy >= 1.6.1
Cython >= 0.21
Six >=1.4
SciPy >=0.9
Matplotlib >= 1.1.0
NetworkX >= 1.8
Pillow >= 1.7.8
dask[array] >= 0.5.0

比較，安裝起來非常費事，尤其是scipy，在windows上基本安裝不上。

但是不用怕，我們選擇一款集成安裝環(huán)境就行了，在此推薦Anaconda, 它把以上需要的包都集成在了一起，因此我們實際上從頭到尾只需要安裝Anaconda軟件就行了，其它什么都不用裝。

二、下載并安裝 anaconda

先到https://www.anaconda.com/products/distribution下載anaconda, 現(xiàn)在的版本有python2.7版本和python3.5版本，下載好對應(yīng)版本、對應(yīng)系統(tǒng)的anaconda，它實際上是一個sh腳本文件，大約280M左右。

本系列以windows7+python3.5為例，因此我們下載如下圖紅框里的版本：

名稱為：Anaconda3-2.4.1-Windows-x86_64.exe

是一個可執(zhí)行的exe文件，下載完成好，直接雙擊就可以安裝了。

在安裝的時候，假設(shè)我們安裝在D盤根目錄，如：

并且將兩個選項都選上，將安裝路徑寫入環(huán)境變量。

然后等待安裝完成就可以了。

安裝完成后，打開windows的命令提示符：

輸入conda list 就可以查詢現(xiàn)在安裝了哪些庫，常用的numpy, scipy名列其中。如果你還有什么包沒有安裝上，可以運行

conda install *** 來進行安裝。（***為需要的包的名稱）

如果某個包版本不是最新的，運行 conda update *** 就可以更新了。

三、簡單測試

anaconda自帶了一款編輯器spyder，我們以后就可以用這款編輯器來編寫代碼。

spyder.exe放在安裝目錄下的Scripts里面，如我的是 D:/Anaconda3/Scripts/spyder.exe, 直接雙擊就能運行。我們可以右鍵發(fā)送到桌面快捷方式，以后運行就比較方便了。

我們簡單編寫一個程序來測試一下安裝是否成功，該程序用來打開一張圖片并顯示。首先準備一張圖片，然后打開spyder，編寫如下代碼：

from skimage import io
img=io.imread('d:/dog.jpg')
io.imshow(img)

將其中的d:/dog.jpg 改成你的圖片位置

然后點擊上面工具欄里的綠色三角進行運行，最終顯示

如果右下角“ Ipython console" 能顯示出圖片，說明我們的運行環(huán)境安裝成功。

我們可以選擇右上角的 ” variable explorer" 來查看圖片信息，如

我們可以把這個程序保存起來，注意python腳本文件的后綴名為py.

四、skimage包的子模塊

skimage包的全稱是scikit-imageSciKit (toolkit forSciPy) ，它對scipy.ndimage進行了擴展，提供了更多的圖片處理功能。它是由python語言編寫的，由scipy 社區(qū)開發(fā)和維護。skimage包由許多的子模塊組成，各個子模塊提供不同的功能。主要子模塊列表如下：

用到一些圖片處理的操作函數(shù)時，需要導(dǎo)入對應(yīng)的子模塊，如果需要導(dǎo)入多個子模塊，則用逗號隔開，如：

from skimage import io,data,color

以上就是python數(shù)字圖像處理環(huán)境安裝與配置過程示例的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python數(shù)字圖像處理環(huán)境安裝配置的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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