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对比这些包，PIL（现在改名叫 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。
这段话主要是理清这些繁多的工具的演变过程，以便我们选择合适的工具进行开发。
环境配置，教程推荐使用 Anaconda, 它集成了科学计算的一系列工具。但是我已经安装了 python 了，而且也有信息处理一般的安装问题，便没有安装它。
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：
它这有个测试代码，但是我的 pycharm 编辑器显示不出来，我不想用他建议的垃圾编译器。
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
