一、簡介
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裏面叫工具箱（toolbox)，而python裏面叫庫或包。基於python腳本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。到現在python都發展到了3.5版本，而opencv只支持到python 2.7版本；scikit-image是基於scipy的一款圖像處理包，它將圖片作爲numpy數組進行處理，正好與matlab一樣，因此，我們最終選擇scikit-image進行數字圖像處理。
二、skimage包的子模塊
skimage包的全稱是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，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 社區開發和維護。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：
| 子模塊名稱 | 主要實現功能 |
| io | 讀取、保存和顯示圖片或視頻 |
| data | 提供一些測試圖片和樣本數據 |
| color | 顏色空間變換 |
| filters | 圖像增強、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、拉伸和拉東變換等 |
| 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、直方圖均衡等 |
| feature | 特徵檢測與提取等 |
| measure | 圖像屬性的測量，如相似性或等高線等 |
| segmentation | 圖像分割 |
| restoration | 圖像恢復 |
| util | 通用函數 |
