skimage怎么实现二值化？
Python语言中有很多图像处理库，其中skimage是比较流行的一种。skimage中有一个函数用于进行二值化,即将图像变成黑白二值图。使用这个函数，可以使图像处理的效果更加突出，便于后续的图像处理。
skimage怎么实现二值化？
首先，我们需要明确一下，在图像处理领域中，二值化是一种很常见的处理方法。二值化是将图像像素的像素值变成0或1的一种图像处理方法，也是我们在进行图像处理时经常会用到的一种方法。接下来，让我们看看skimage是怎样实现二值化的。
1. 使用threshold_otsu函数进行二值化
使用skimage中的threshold_otsu函数可以快速有效地将图像二值化。该函数返回经过OTSU算法处理后的阈值。
以下是使用threshold_otsu函数将图像二值化的简单Python代码：
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage import color
from skimage import io
image = io.imread('test.jpg')
image_gray = color.rgb2gray(image)
threshold = threshold_otsu(image_gray)
binary_image = image_gray > threshold
io.imshow(binary_image)
io.show()
2. 使用threshold_adaptive函数进行二值化
除了threshold_otsu函数外，还有一个函数可以用于进行二值化，即threshold_adaptive。与threshold_otsu函数不同，该函数需要指定块的大小以及偏移量。这种方法的好处是针对不同的图像可以设置不同的块大小，适应性强，处理效果更佳。
以下是使用threshold_adaptive函数将图像二值化的简单Python代码：
from skimage.filters import threshold_adaptive
from skimage import color
from skimage import data
from skimage import io
image = data.page()
image_gray = color.rgb2gray(image)
block_size = 35
binary_image = threshold_adaptive(image_gray, block_size=block_size)
io.imshow(binary_image)
io.show()
实现这个功能的代码很简单，只需要导入skimage库，然后调用其中的函数，就可以很方便的实现二值化了。