现在做图像分类、分割、目标侦测等项目，大家可能首先想到的都是CNN。深度学习虽然看起来很高大上，既是项目的卖点，又容易实现，真心是最耗的选择。然而，CNN需要一定量的标注数据，而对于一些特定领域，拿标注数据本身就很难。没有标注数据，CNN、RNN就是废铁一堆。
最近就在一堆没有标注信息的特定领域图像中倒腾，倒腾了一段时间后，最大的感触就是，像笨妞这样的AI最底层技工，用深度学习实际上就像一般人用windows，傻瓜式的应用，虚的很，那些底层的图像处理技术才是真正的硬功夫。
瞎倒腾了大半个月，对于图像处理做个初认识总结吧。
之前也有浅浅的用深度学习做图像分割，基本上的流程是：筛选数据集-->图像预处理-->切分训练集和测试集-->训练-->预测。
像keras这样的框架已经自带了图像处理的接口，主要做图像的几何变换，以及颜色归一化等，只需要选择合适的参数即可。即便是自己做图像预处理，调用python-opencv、skimage这些库，也很easy。
然而，如果没有标注数据，要做分割，就得自己抽特征，而抽特征就是一个复杂而琐碎的工程，基本上纯图像处理啊。
首先，笨妞用到的图像处理的工具主要有python-opencv、skimage、scipy.ndimage，还有一些没怎么用的pillow、专门读tif格式的libtiff等（图像新手，只知道这么多）。
笨妞用的这3个库中，python-opencv是老牌图像处理工具opencv的python接口，大部分C有的接口，python都有，而且参数设置，使用方式基本保持和C一致。个人感觉opencv提供的接口功能更细更全，并且接口可配置参数更丰富、返回值也更全面。但是，各功能块系统性不强，初学者上手比较麻烦。我基本上都是对着别人翻译的《OpenCV-Python-Toturial-中文版》来用的。但是这本书介绍的接口和参数并不全，使用起来局限性很大。
skimage和scipy.ndimage，他们的集成度高很多，各模块划分很清晰，新手使用起来更方便，对着官网直接选接口就可以，一个api就是一个比较大的功能。但是，说实话，灵活性很差。
对着skimage的功能划分，可以管窥图像处理的几大重要模块。
1. 读、写、保存，展示，这些是最基本的功能，没啥可说的。
2. 色彩空间变化：基本上读入图像之后接下来就会做这一步（如果需要的话），转gray、hsv、cielab的可能会多一些。因为很多计算都必须单个通道做，而RGB颜色通道特征不够明显，所以，通常转为灰度、亮度之类的。这块在opencv中统一用cvtColor接口，通过参数控制转换的空间；而skimage则直接由color功能块下的不同的接口对不同的转换空间。
3. 滤波：滤波必不可少，去噪、锐化什么的。各种滤波器尝试。滤波器典型的高斯滤波、均值、中值，基本上都是模糊；而双边、非局部均值滤波等号称是保留边缘的模糊。在opencv中，这些算作blur一类，在skimage中都包含在filters中。
4. 提取边缘： 典型的提取边缘canny算子，而个人觉得拉普拉斯算子、sobel算子、高斯梯度等计算出来的图像梯度也可以当作是一种边缘。在opencv中sobel、laplacian算子各有接口，由参数控制方向，而skimage的滤波、边缘、梯度、阈值分割全部被放在filters模块中。不同方向的梯度用不同的接口。
5. 阈值分割：阈值分割完全以灰度总图像分割，这个在背景单一且和前景有较明显差异时，用来做粗分割还是很好的。在opencv中threshold、adaptiveThreshold两个接口包揽了阈值分割的天下，实际上前者更实用，分割方式由参数决定，我用过的主要是手动设定阈值、otsu自动计算阈值、triangle算法，另外通过参数控制白色和黑色区域的选择。skimage中，有很多种阈值分割接口。
6. 图像轮廓：这各功能块还是opencv更好用，findContours和drawContours几乎可以画出你想要的全部特征，轮廓可以树结构存储，也可以列表存储，可以任意选择轮廓。同时，可以计算轮廓的各种性质。只是有一点，输入最好是二值图，也就是你得自己把图像根据轮廓需求处理成二值图，才可以获得轮廓。比如，通过一个阈值分割，然后以阈值分割输出的二值图画轮廓。当然，也可以通过其他分割方式，将前景背景用不同灰度表示，然后找轮廓。 在skimage中，findContours被放到了measure模块中，一些轮廓的性质计算也在里面。同时，在segmentation模块中也有find_boundaries和make_boundaries，只是find_boundaries返回的是同尺寸的矩阵。make_boundaries基本上用在图像分割后画分割边缘。
7. 形态学：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、黑帽、礼帽等。opencv提供的比较明显的接口就这些；skimage提供了很多接口，包括以上算法的灰度返回、二值返回；还有ball、diamond、rectangle等，都是处理邻域的，好多还没来得及用。值得注意的是，在opencv中轮廓的凸包在skimage是放到morphology中的。
8. 画图形： 这个用得比较少，个人目前只用实心的图像来掩盖图像中不需要的部分。能画的有圆形、椭圆形、矩形等。在opencv中circle、ellipse、rectangle、polylines等接口，在skimage中有draw模块中。
9. 图像的特征：HOG、Haar_like、LBP、灰度共生矩阵、hessian矩阵等。在opencv和skimage都有很好的支持，只是，目前使用的还比较少。后续可能会更多接触这块。这些都算是人工设计特征，以前人脸识别什么的会用到，但在深度学习大行其道的当下，可能会越来越被弱化吧。
10. 图像分割：这块在opencv中现成的接口只看到了分水岭，其他的可能都需要自己组织；而skimage中典型的超像素slic、多种snake、CV等都有现成接口。
11.另外还有图像转换、目标检测，目前的项目运用中暂时没有用到。
图像处理真的很博大精深，比起拿着图像喂到网络里面难很多。本来是不打算涉足这个领域的，无奈，进来了，就得往下走。毕竟CNN不是什么时候都奏效的。