一提到數字影象處理程式設計，可能大多數人就會想到matlab，但matlab也有自身的缺點：
1、不開源，價格貴
2、軟體容量大。一般3G以上，高版本甚至達5G以上。
3、只能做研究，不易轉化成軟體。
因此，我們這裡使用python這個指令碼語言來進行數字影象處理。
要使用python，必須先安裝python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系統，還是linux系統，安裝都是非常簡單的。
要使用python進行各種開發和科學計算，還需要安裝對應的包。這和matlab非常相似，只是matlab裡面叫工具箱（toolbox)，而python裡面叫庫或包。基於python指令碼語言開發的數字圖片處理包，其實很多，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。
對比這些包，PIL和Pillow只提供最基礎的數字影象處理，功能有限；opencv實際上是一個c++庫，只是提供了python介面，更新速度非常慢。到現在python都發展到了3.5版本，而opencv只支援到python 2.7版本；scikit-image是基於scipy的一款影象處理包，它將圖片作為numpy陣列進行處理，正好與matlab一樣，因此，我們最終選擇scikit-image進行數字影象處理。
一、需要的安裝包
因為scikit-image是基於scipy進行運算的，因此安裝numpy和scipy是肯定的。要進行圖片的顯示，還需要安裝matplotlib包，綜合起來，需要的包有：
Python >= 2.6 Numpy >= 1.6.1 Cython >= 0.21 Six >=1.4 SciPy >=0.9 Matplotlib >= 1.1.0 NetworkX >= 1.8 Pillow >= 1.7.8 dask[array] >= 0.5.0
比較，安裝起來非常費事，尤其是scipy，在windows上基本安裝不上。
但是不用怕，我們選擇一款整合安裝環境就行了，在此推薦Anaconda, 它把以上需要的包都整合在了一起，因此我們實際上從頭到尾只需要安裝Anaconda軟體就行了，其它什麼都不用裝。
二、下載並安裝 anaconda
先到https://www.continuum.io/downloads 下載anaconda, 現在的版本有python2.7版本和python3.5版本，下載好對應版本、對應系統的anaconda，它實際上是一個sh指令碼檔案，大約280M左右。
本系列以windows7+python3.5為例，因此我們下載如下圖紅框裡的版本：
名稱為： Anaconda3-2.4.1-Windows-x86_64.exe
是一個可執行的exe檔案，下載完成好，直接雙擊就可以安裝了。
在安裝的時候，假設我們安裝在D盤根目錄，如：
並且將兩個選項都選上，將安裝路徑寫入環境變數。
然後等待安裝完成就可以了。
安裝完成後，開啟windows的命令提示符：
輸入conda list 就可以查詢現在安裝了哪些庫，常用的numpy, scipy名列其中。如果你還有什麼包沒有安裝上，可以執行
conda install *** 來進行安裝。（***為需要的包的名稱）
如果某個包版本不是最新的，執行 conda update *** 就可以更新了。
三、簡單測試
anaconda自帶了一款編輯器spyder，我們以後就可以用這款編輯器來編寫程式碼。
spyder.exe放在安裝目錄下的Scripts裡面，如我的是 D:/Anaconda3/Scripts/spyder.exe, 直接雙擊就能執行。我們可以右鍵傳送到桌面快捷方式，以後執行就比較方便了。
我們簡單編寫一個程式來測試一下安裝是否成功，該程式用來開啟一張圖片並顯示。首先準備一張圖片，然後開啟spyder，編寫如下程式碼：
from skimage import io img=io.imread('d:/dog.jpg') io.imshow(img)
將其中的d:/dog.jpg 改成你的圖片位置
然後點選上面工具欄裡的綠色三角進行執行，最終顯示
如果右下角“ Ipython console" 能顯示出圖片，說明我們的執行環境安裝成功。
我們可以選擇右上角的 ” variable explorer" 來檢視圖片資訊，如
我們可以把這個程式儲存起來，注意python指令碼檔案的字尾名為py.
四、skimage包的子模組
skimage包的全稱是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它對scipy.ndimage進行了擴充套件，提供了更多的圖片處理功能。它是由python語言編寫的，由scipy 社群開發和維護。skimage包由許多的子模組組成，各個子模組提供不同的功能。主要子模組列表如下：
| 子模組名稱 | 主要實現功能 |
| io | 讀取、儲存和顯示圖片或視訊 |
| data | 提供一些測試圖片和樣本資料 |
| color | 顏色空間變換 |
| filters | 影象增強、邊緣檢測、排序濾波器、自動閾值等 |
| draw | 操作於numpy陣列上的基本圖形繪製，包括線條、矩形、圓和文字等 |
| transform | 幾何變換或其它變換，如旋轉、拉伸和拉東變換等 |
| morphology | 形態學操作，如開閉運算、骨架提取等 |
| exposure | 圖片強度調整，如亮度調整、直方圖均衡等 |
| feature | 特徵檢測與提取等 |
| measure | 影象屬性的測量，如相似性或等高線等 |
| segmentation | 影象分割 |
| restoration | 影象恢復 |
| util | 通用函式 |
用到一些圖片處理的操作函式時，需要匯入對應的子模組，如果需要匯入多個子模組，則用逗號隔開，如：
from skimage import io,data,color