初始----python數位影像處理--：環境安裝與配置

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一提到數位影像處理編程，可能大多數人就會想到matlab，但matlab也有自身的缺點：

1、不開源，價格貴

2、軟體容量大。一般3G以上，高版本甚至達5G以上。

3、只能做研究，不易轉化成軟體。

因此，我們這裡使用python這個指令碼語言來進行數位影像處理。

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，還是linux系統，安裝都是非常簡單的。

要使用python進行各種開發和科學計算，還需要安裝對應的包。這和matlab非常相似，只是matlab裡面叫工具箱（toolbox)，而python裡面叫庫或包。基於python指令碼語言開發的數字圖片處理包，其實很多，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。

對比這些包，PIL和Pillow只提供最基礎的數位影像處理，功能有限；opencv實際上是一個c++庫，只是提供了python介面，更新速度非常慢。到現在python都發展到了3.5版本，而opencv只支援到python 2.7版本；scikit-image是基於scipy的一款影像處理包，它將圖片作為numpy數組進行處理，正好與matlab一樣，因此，我們最終選擇scikit-image進行數位影像處理。

一、需要的安裝包

因為scikit-image是基於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：

 

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，我們選擇一款整合安裝環境就行了，在此推薦Anaconda, 它把以上需要的包都整合在了一起，因此我們實際上從頭到尾只需要安裝Anaconda軟體就行了，其它什麼都不用裝。

二、下載並安裝 anaconda

先到https://www.continuum.io/downloads 下載anaconda, 現在的版本有python2.7版本和python3.5版本，下載好對應版本、對應系統的anaconda，它實際上是一個sh指令檔，大約280M左右。

本系列以windows7+python3.5為例，因此我們下載如紅框裡的版本：

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

是一個可執行檔exe檔案，下載完成好，直接雙擊就可以安裝了。

在安裝的時候，假設我們安裝在D盤根目錄，如：

並且將兩個選項都選上，將安裝路徑寫入環境變數。

然後等待安裝完成就可以了。

安裝完成後，開啟windows的命令提示字元： 

輸入conda list 就可以查詢現在安裝了哪些庫，常用的numpy, scipy名列其中。如果你還有什麼包沒有安裝上，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內建了一款編輯器spyder，我們以後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裡面，如我的是 D:/Anaconda3/Scripts/spyder.exe, 直接雙擊就能運行。我們可以右鍵發送到案頭捷徑，以後運行就比較方便了。

我們簡單編寫一個程式來測試一下安裝是否成功，該程式用來開啟一張圖片並顯示。首先準備一張圖片，然後開啟spyder，編寫如下代碼： 

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

將其中的d:/dog.jpg 改成你的圖片位置

然後點擊上面工具列裡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，說明我們的運行環境安裝成功。

我們可以選擇右上方的 ” variable explorer" 來查看圖片資訊，如

我們可以把這個程式儲存起來，注意python指令檔的尾碼名為py.

四、skimage包的子模組

skimage包的全稱是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它對scipy.ndimage進行了擴充，提供了更多的圖片處理功能。它是由python語言編寫的，由scipy 社區開發和維護。skimage包由許多的子模組組成，各個子模組提供不同的功能。主要子模組列表如下：

子模組名稱	主要實現功能
io	讀取、儲存和顯示圖片或視頻
data	提供一些測試圖片和樣本資料
color	色彩空間變換
filters	映像增強、邊緣檢測、排序濾波器、自動閾值等
draw	操作於numpy數組上的基本圖形繪製，包括線條、矩形、圓和文本等
transform	幾何變換或其它變換，如旋轉、展開和拉東變換等
morphology	形態學操作，如開閉運算、骨架提取等
exposure	圖片強度調整，如亮度調整、長條圖均衡等
feature	特徵檢測與提取等
measure	映像屬性的測量，如相似性或等高線等
segmentation	映像分割
restoration	映像恢複
util	通用函數

用到一些圖片處理的操作函數時，需要匯入對應的子模組，如果需要匯入多個子模組，則用逗號隔開，如：

from skimage import io,data,color

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