Scikit ist die Open-Source-Bibliothek, die kostenlos für Python verfügbar ist und durch Klonen des Git-Repositories oder durch Pip-Installation installiert werden kann. Es ist eine sehr einfach zu verwendende Bibliothek, und man kann komplexe Bildverarbeitungsaufgaben mit großer Leichtigkeit durchführen. Sie hat eigene Datensätze, die für das Training Ihres Modells verwendet werden können, wie zum Beispiel den Münz-Datensatz, der für die Demonstration der Bildsegmentierung verwendet werden kann. Die komplexen Algorithmen wie hough_ellipse, Thresholding-Bild und Bildsegmentierung können leicht durch Scikit-Image mit einer einzigen Codezeile implementiert werden, daher ist es eine großartige Bibliothek für die Bildverarbeitung.

scikit-image ist die Bildverarbeitungsbibliothek für Python, die für grundlegende Manipulationen von Bildern als Numpy-Objekt verwendet werden kann und auch verschiedene Algorithmen durch scikit-image implementiert. Sie können auch die vortrainierten Bilderkennungsmodelle wie die Ziffernerkennung mit scikit-image verwenden. Wenn Sie Gesichtserkennung implementieren möchten, können Sie das Gesicht mit Haar-Cascade durch scikit-image verfolgen und dann diese Daten verwenden, um Ihr Modell für die zukünftige Gesichtsvorhersage zu trainieren. Auch die Objekterkennung kann einfach durch scikit-image implementiert werden.

Scikit Image ist die Bildverarbeitungsbibliothek. Es wird verwendet, um Bildverarbeitung für Ihr Projekt mit einigen Zeilen Code zu implementieren. Das Beste daran ist, dass es numpy-Arrays als Bildobjekte verwendet, was zur Portabilität des Codes beiträgt. Es hat auch viele eingebaute Bildverarbeitungsdatensätze, die für das Training Ihres Modells verwendet werden können, daher ist es wirklich eine nützliche Bibliothek für Python. Sie können das Bild auch direkt von der Kamera mit scikit-image akzeptieren. Und Sie können Bilder mit großer Leichtigkeit anzeigen, sodass Sie Ihr Modell tiefer visualisieren können.