3. インストールガイド

scikit-imageはnumpyの配列で動作する画像処理用のPythonパッケージです。このパッケージはskimageとしてインポートされます。

>>> import skimage as ski

skimageのほとんどの関数はサブモジュールで見つかります。

>>> camera = ski.data.camera()

サブモジュールと関数のリストはAPIリファレンスのウェブページにあります。

scikit-imageでは、画像はNumPy配列として表されます。たとえば、グレースケールの2次元画像は2次元配列です。

>>> type(camera)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> # An image with 512 rows and 512 columns
>>> camera.shape
(512, 512)

サブモジュールskimage.dataには、scikit-imageの関数の使用をすぐに開始するために使用できるサンプル画像を返す関数セットがあります。

>>> coins = ski.data.coins()
>>> threshold_value = ski.filters.threshold_otsu(coins)
>>> threshold_value
107

もちろん、skimage.io.imread()を使用して、画像ファイルをNumPy配列として独自の画像をロードすることもできます。

>>> import os
>>> filename = os.path.join(ski.data_dir, 'moon.png')
>>> moon = ski.io.imread(filename)

natsortを使用して、複数の画像をロードします。

>>> import os
>>> from natsort import natsorted, ns
>>> list_files = os.listdir('.')
>>> list_files
['01.png', '010.png', '0101.png', '0190.png', '02.png']
>>> list_files = natsorted(list_files)
>>> list_files
['01.png', '02.png', '010.png', '0101.png', '0190.png']
>>> image_list = []
>>> for filename in list_files:
...   image_list.append(ski.io.imread(filename))