一、简介
要使用python进行各种开发和科学计算，还需要安装对应的包。这和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫库或包。基于python脚本语言开发的数字图片处理包，其实很多，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。
对比这些包，PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。到现在python都发展到了3.5版本，而opencv只支持到python 2.7版本；scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，正好与matlab一样，因此，我们最终选择scikit-image进行数字图像处理。
二、skimage包的子模块
skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它对scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下：
| 子模块名称 | 主要实现功能 |
| io | 读取、保存和显示图片或视频 |
| data | 提供一些测试图片和样本数据 |
| color | 颜色空间变换 |
| filters | 图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等 |
| draw | 操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等 |
| transform | 几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等 |
| morphology | 形态学操作，如开闭运算、骨架提取等 |
| exposure | 图片强度调整，如亮度调整、直方图均衡等 |
| feature | 特征检测与提取等 |
| measure | 图像属性的测量，如相似性或等高线等 |
| segmentation | 图像分割 |
| restoration | 图像恢复 |
| util | 通用函数 |