引言

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

1、不開(kāi)源，價(jià)格貴

2、軟件容量大。一般3G以上，高版本甚至達(dá)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(gè)腳本語(yǔ)言來(lái)進(jìn)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(jiǎn)單的。

要使用python進(jìn)行各種開(kāi)發(fā)和科學(xué)計(jì)算，還需要安裝對(duì)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(kù)或包?；趐ython腳本語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的數(shù)字圖片處理包，其實(shí)很多，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。

對(duì)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(shí)際上是一個(gè)c++庫(kù)，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(jìn)行處理，正好與matlab一樣，因此，我們最終選擇scikit-image進(jìn)行數(shù)字圖像處理。

一、需要的安裝包

因?yàn)閟cikit-image是基于scipy進(jìn)行運(yùn)算的，因此安裝numpy和scipy是肯定的。要進(jìn)行圖片的顯示，還需要安裝matplotlib包，綜合起來(lái)，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(lái)非常費(fèi)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(shí)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(duì)應(yīng)版本、對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的anaconda，它實(shí)際上是一個(gè)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(chēng)為：Anaconda3-2.4.1-Windows-x86_64.exe

是一個(gè)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(shí)候，假設(shè)我們安裝在D盤(pán)根目錄，如：

并且將兩個(gè)選項(xiàng)都選上，將安裝路徑寫(xiě)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(kāi)windows的命令提示符：

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

conda install *** 來(lái)進(jìn)行安裝。（***為需要的包的名稱(chēng)）

如果某個(gè)包版本不是最新的，運(yùn)行 conda update *** 就可以更新了。

三、簡(jiǎn)單測(cè)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(lái)編寫(xiě)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(yùn)行。我們可以右鍵發(fā)送到桌面快捷方式，以后運(yùn)行就比較方便了。

我們簡(jiǎn)單編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)測(cè)試一下安裝是否成功，該程序用來(lái)打開(kāi)一張圖片并顯示。首先準(zhǔn)備一張圖片，然后打開(kāi)spyder，編寫(xiě)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(diǎn)擊上面工具欄里的綠色三角進(jìn)行運(yùn)行，最終顯示

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

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

我們可以把這個(gè)程序保存起來(lái)，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(chēng)是scikit-imageSciKit (toolkit forSciPy) ，它對(duì)scipy.ndimage進(jìn)行了擴(kuò)展，提供了更多的圖片處理功能。它是由python語(yǔ)言編寫(xiě)的，由scipy 社區(qū)開(kāi)發(fā)和維護(hù)。skimage包由許多的子模塊組成，各個(gè)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(shí)，需要導(dǎo)入對(duì)應(yīng)的子模塊，如果需要導(dǎo)入多個(gè)子模塊，則用逗號(hào)隔開(kāi)，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(guò)程示例的詳細(xì)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(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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