一、segmentation

1.skimage.segmentation.felzenszwalb()

skimage.segmentation.felzenszwalb(image, scale=1, sigma=0.8, min_size=20, multichannel=True)

(1)作用：
计算Felsenszwalb的基于有效图的图像分割。
(2)参数：

参数	说明
image	ndarray 输入图像:(宽度，高度，3）或（宽度，高度）。
scale	float 设置观察级别,规模越大意味着越来越小的部分。
sigma	float 高斯核的直径，用于在分割之前平滑图像。
min_size	int 最小组件大小，使用后处理强制执行。
multichannel	bool 可选（默认值：True）图像的最后一个轴是否被解释为多个通道。对于3D图像，False的值目前不受支持。
返回值	返回：segment_mask :(宽度，高度）ndarray整数掩码，指示段标签

(3)例子：

from skimage.segmentation import felzenszwalb
from skimage.data import coffee
img = coffee()#shape（400，600，3）
segments = felzenszwalb(img, scale=3.0, sigma=0.95, min_size=5)#shape（400，600）

二、color

1.skimage.color.rgb2hsv()

skimage.color.rgb2hsv(rgb)

(1)作用：
RGB到HSV色彩空间的转换。
(2)参数：

参数	说明
rgb	array_like RGB形式的图像，形状为三维数组（…，…，3）。
返回	out：ndarray HSV格式的图像，形状为三维阵列（…，…，3）。

三、feature

1.skimage.feature.local_binary_pattern()

skimage.feature.local_binary_pattern(image, P, R, method=‘default’)

(1)作用：
灰度和旋转不变LBP（局部二元模式）。LBP是一种可用于纹理分类的不变描述符。
(2)参数：

参数	书名
image	（N，M）阵列Graylevel图像。
P	int圆对称邻居设置点的数量（角度空间的量化）
R	float圆的半径（操作员的空间分辨率）。
method	{‘default’，‘ror’，‘uniform’，‘var’}确定模式的方法。 ‘default’：原始的局部二值模式，它是灰度但不是旋转不变的。 ‘ror’：扩展灰度和旋转不变的默认实现。 ‘uniform’：改进的旋转不变性和均匀的模式以及角度空间的更精细的量化，灰度和旋转不变。 ‘nri_uniform’：非旋转不变的均匀图案变体，它只是灰度不变的R199。 ‘VAR’：旋转不变方差测量局部图像纹理的对比度，其是旋转但不是灰度不变的
返回	输出：（N，M）阵列LBP图像。

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skimage库(一)

一、segmentation

1.skimage.segmentation.felzenszwalb()

二、color

1.skimage.color.rgb2hsv()

三、feature

1.skimage.feature.local_binary_pattern()

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