使用 scikit-image 随心转换和操作图像
介绍
我们在这里进行一项悲伤的任务。非常悲伤。我们在这里学习如何将美丽、惊人的图像转化为一堆丑陋的数字，以便它们更适合那些没有灵魂、没有思维的机器。
我们将把动物变成黑白的，剥夺它们的颜色。拿到色彩鲜艳的花朵，剥夺它们的美丽。我们将看到令人不安的X光图像，并找到使它们更加不安的方法。有时，我们甚至会通过计算机算法来有趣地绘制硬币。
换句话说，我们将学习如何进行图像处理。在本文中，我们将使用 Scikit-Image（Skimage）这个荣耀的库。
你将在本教程中学到什么
- 基础知识1. 图像是什么？2. 使用 NumPy 和 Skimage 进行图像基础操作3. 常见转换4. 颜色通道的直方图
- 滤波器1. 手动阈值化2. 全局阈值化3. 局部阈值化4. 边缘检测5. 平滑处理6. 对比度增强7. 变换
- 图像恢复和增强1. 补全2. 噪声3. 降噪处理4. 超像素和分割5. 轮廓
- 高级操作1. 边缘检测（高级）2. 角点检测
你在数据项目中是否曾经遇到过图像编辑方面的困难？你通常如何解决这类问题？
你最期待在你的项目中尝试哪种酷炫的技术？
你认为精通图像编辑能力如何给你的数据技能在当今以图像为主的世界中增添额外优势？
欢迎在评论中分享你的想法。
基础知识
1. 图像是什么？
图像数据可能是除了文本之外最常见的数据形式。那么，计算机如何理解你站在埃菲尔铁塔前的自拍照呢？
它使用由小方单位组成的网格，这些小方单位被称为像素。一个像素覆盖了一小块区域…