基于python脚本语言开发的数字图片处理包，其实很多，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。
对比这些包，PIL和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。
1.需要的环境
打开终端，查看是否安装skimage:
conda list | grep skimage
如果未安装，可以查询有哪些skimage的包可以安装：
anaconda search -t conda scikit-image
选择一个最新版本的包并安装：
anaconda show CEFCA/scikit-image
conda install --channel https://conda.anaconda.org/CEFCA scikit-image
2.打开和显示图片
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
img=io.imread("./2.jpg")
plt.figure(num='fish',figsize=(8,8))
plt.subplot(2,2,1)
plt.title("origin image")
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(2,2,2)
plt.title('R channel')
plt.imshow(img[:,:,0])
plt.subplot(2,2,3)
plt.title('G channel')
plt.imshow(img[:,:,1])
plt.subplot(2,2,4)
plt.title('B channel')
plt.imshow(img[:,:,2])
plt.axis('off')
plt.show()
3.保存图片
plt.switch_backend('agg')
plt.savefig('res.jpg')