# scikit-image Reviews **Vendor:** The Libra Toolkit **Category:** [Bildverarbeitungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/image-recognition) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 13 ## About scikit-image scikit-image ist eine Sammlung von Algorithmen zur Bildverarbeitung. ## scikit-image Reviews ### 1. Einfach zu verwendende, Open-Source-Bibliothek für Bildverarbeitungsalgorithmen zur Verwendung in Python. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | Senior Research Fellow (PhD), Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 22, 2022 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** freie und quelloffene Bibliothek mit einer Vielzahl von gängigen Bildverarbeitungsalgorithmen. Einfach zu importieren und 2D- und 3D-Bilder mit einfachem Python-Code zu analysieren. Eine der optimierten Bibliotheken mit einer stabilen Version. Sehr nützlich in der Mustererkennung und in KI-Anwendungen. Einfache Installation und Integration mit Python. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Echtzeit-Videoverarbeitung ist im Vergleich zu OpenCV nicht sehr optimiert. Meistens wird für die Echtzeit-Videoverarbeitung OpenCV von Experten empfohlen. Abgesehen davon gibt es keine weiteren Nachteile für Scikit-image. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen scikit-image:** Anfänger im Bereich der Computer Vision und Bildverarbeitung in Kombination mit KI müssen dieses Werkzeug verwenden. Es gibt viele Alternativen, aber dieses ist sehr einfach zu bedienen, optimiert und wird sehr populär. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** Mustererkennung. Objektidentifikation. Morphologische Operationen usw. Viele Projekte beinhalten die Kombination von Bildverarbeitung mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen für spezifische Anwendungen. ### 2. Bildverarbeitung leicht gemacht **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 07, 2019 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** Bietet viele Bildverarbeitungsalgorithmen auf einmal und ist leicht zu erlernen. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Es ist nur auf der Programmiersprache Python aufgebaut, was es für nicht-pythonische Programmierer einschränkt. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen scikit-image:** Ich empfehle scikit-image Leuten, die daran interessiert sind, Computer-Vision-Probleme zu lösen. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden Scikit-Image für die Bildverarbeitung und Bildsegmentierung an meinem Arbeitsplatz. ### 3. Bildverarbeitungs-API für Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paresh A. | Software Engineer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 07, 2018 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** 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. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Ich habe nichts an scikit-image auszusetzen, weil ich bisher keine Beschwerden darüber habe. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen scikit-image:** Ich empfehle die Verwendung von scikit-image für die Implementierung von Gesichtserkennung, Objekterkennung und anderen Bildverarbeitungs- und Bildverarbeitungsalgorithmen mit scikit-image, da es die Implementierung solcher Algorithmen erleichtert, aufgrund seiner Bibliothek von gängigen Methoden, die bereits implementiert sind, und es kann mit einer einzigen Codezeile verwendet werden. Daher empfehle ich die Verwendung von scikit-image für Bildverarbeitungs- und Erkennungszwecke. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** Ich bin ein Softwareentwickler und habe Gesichtserkennung, Gesichtstracking, Objekterkennung und andere Bildverarbeitungsalgorithmen direkt oder indirekt implementiert. Ich habe Gesichtserkennung mit scikit-image implementiert und gute Ergebnisse für die Software meines Kunden erzielt, daher bin ich sehr zufrieden mit scikit-image. Ich habe auch OCR mit Ziffernerkennung durch scikit-image implementiert. ### 4. Eine sehr großartige Bildverarbeitungsbibliothek für Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sunil C. | Software Developer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 04, 2018 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** 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. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Ich habe nichts an einer so großartigen und quelloffenen Bildverarbeitungsbibliothek auszusetzen. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen scikit-image:** Ich empfehle die Verwendung von scikit-image für die Bildverarbeitung und die Implementierung insbesondere für Python, da es die beste Bibliothek ist, die man haben kann. Es speichert Bilder im Numpy-Array-Format, das mit anderen Bibliotheken für die weitere Verarbeitung verwendet werden kann, sodass es eine größere Portabilität hat. Außerdem hat es viele eingebaute Modelle und eine Vielzahl von Datensätzen, sodass es einfach wird, jeden Bilderkennungsalgorithmus in Python zu implementieren. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** In meinem Unternehmen verwende ich immer scikit-image, wenn in meinem Code eine Bildverarbeitung erforderlich ist, da ich bereits scikit-learn benutze, das ebenfalls ein großartiges Produkt von scikit ist, und die Verwendung beider zusammen erleichtert die Arbeit erheblich. Ich habe verschiedene grundlegende Algorithmen mit scikit-image implementiert, wie Objekterkennung und auch Ziffernerkennung (in Echtzeit), und habe sie in meinen Code integriert. ### 5. Die effizientesten Bildverarbeitungsalgorithmen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sanjana P. | Python Developer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 29, 2018 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** Ich mag die nahtlose Implementierung dieser Bibliothek und Methoden, und es ist ziemlich einfach, sie in Ihren Code einzubetten. Es kann mit der Visualisierung unter Verwendung der matplotlib-Bibliothek in Python kombiniert werden, was ziemlich cool ist. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Ich mochte nichts wirklich nicht. Weil ich auch ziemlich gut mit Python umgehen kann und es genieße, mit den scikit-Bibliotheken zu arbeiten. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen scikit-image:** Sehr empfehlenswert. Viel zu entdecken und zu lernen. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** Ich versuche, Verhaltensmustererkennung anhand verschiedener Gesichtsausdrücke zu studieren. Die Studie befasst sich also mit der Erkennung verschiedener Gesichtsausdrücke und deren Verhaltensmerkmale. ### 6. Beste Bibliothek für Bildverarbeitung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ayesha M. | Software Development Engineer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** 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. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Scikit Image ist die beste Bildverarbeitungsbibliothek und hat keinen Fehler. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen scikit-image:** Ich empfehle die Verwendung von Scikit-Image für Bildverarbeitungsaufgaben, da es die Implementierung von Bildverarbeitungsaufgaben durch seine besten Algorithmen erleichtert. Ich musste gerade eine Hough-Ellipse implementieren und nachdem ich es lange selbst versucht hatte, war ich nicht in der Lage, es zu programmieren, aber dann habe ich Scikit-Image verwendet und konnte es innerhalb von Minuten leicht implementieren und meinen Code für die Bereitstellung vorbereiten. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** Ich bin ein Python-Programmierer in meinem Team von Softwareentwicklern und meine Aufgabe ist es, verschiedene Algorithmen gemäß den Projektanforderungen zu implementieren. Wenn wir Projekte im Zusammenhang mit Bildverarbeitung wie Objekterkennung, Segmentierung, Verfolgung und Gesichtserkennung erhalten, verwende ich scikit-image, um solche Algorithmen zu implementieren. Kürzlich haben wir ein Produkt zur Klassifizierung von Bildern nach ihrem Farbton für ein Unternehmen entwickelt, und dafür habe ich scikit-image verwendet. ### 7. Großartige Segmentierungsbibliothek **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 01, 2018 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** Diese Bildverarbeitungsbibliothek ist großartig zur Analyse großer Datensätze. Die Daten laufen reibungslos, normalerweise in angemessener Zeit, und können auf verschiedene Weise für das Python-Coding angewendet werden. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Obwohl sie sehr umfangreich ist, hat die Bibliothek ihre Grenzen bei einigen Datensätzen, bei denen die Daten nicht verarbeitet werden. Manchmal gibt es Fehler beim Ausführen in MATLAB, daher sollte das verbessert werden. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** Viele unserer Daten sind Bilder wie MRT, PET-Scans, Handschriftendaten, in großen umfangreichen Dateien. Die Bibliothek funktioniert gut, um verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen auf unsere Daten anzuwenden, und sie hat uns zuverlässige Ergebnisse geliefert. ### 8. Eine großartige Bildverarbeitungsbibliothek für Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shardul T. | Software Engineer, Computersoftware, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 16, 2018 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** noch ein großartiges Open-Source-Produkt aus dem Hause Scikit. Scikit-Image ist eine Bildverarbeitungsbibliothek für Python, die fast alle Algorithmen der Bildverarbeitung enthält, die von vielen großartigen Entwicklern der Open-Source-Welt implementiert wurden. Das Beste daran ist, dass es kostenlos verfügbar ist und alle großartigen Funktionen hat, die eine ideale Bilderkennungsbibliothek haben sollte. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Ich habe nichts an diesem enormen Produkt auszusetzen, weil es die beste Bildverarbeitungsbibliothek ist, die wir je haben können. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen scikit-image:** Ich empfehle die Verwendung der scikit-image Bibliothek für die Implementierung von Bildverarbeitungsalgorithmen in Python und dann die Bereitstellung des Produkts auf der gewünschten Plattform. Es ist die beste Bildverarbeitungsbibliothek meiner Meinung nach und es wird die nützlichste und einfach zu implementierende Bibliothek sein, die man im Bereich der Bildverarbeitung für Python haben kann. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze scikit-image zur Entwicklung von Bildverarbeitungsprodukten, wie zum Beispiel zur Erstellung von Trainingsdaten für One-Shot-Trainingsalgorithmen. Ich habe auch verschiedene Algorithmen implementiert und die Algorithmen von scikit-image abgestimmt, um sicherzustellen, dass die Parameter perfekt für meine Nutzung sind. Es ist die beste hilfreiche Bilderkennungsbibliothek. ### 9. beste Open-Source-API für die Bildverarbeitung!! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** sanjay v. | Information Technology Specialist, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** eine der besten und stabilsten APIs für die Bildverarbeitung, sie bietet eine auf Matplotlib basierende Leinwand für die Bildanzeige, die sehr benutzerfreundlich ist, wir können dem Viewer leicht Plugins hinzufügen, und insbesondere die Effizienz des im Output bereitgestellten Vertrauens ist sehr gut!! **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Die Unterstützung dafür ist nicht so gut, vergleichsweise weniger Tutorials für Scikit-Image! **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen scikit-image:** wenn Sie OpenCV und Matplotlib kennen und eine Art von Bildanalyse durchführen möchten, dann ist diese API die beste Wahl, obwohl es schwer zu lernen ist, vereinfacht es am Ende des Tages wirklich Ihre Arbeit! **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** unser Unternehmen verwendet diese API für Schadensdetektion und Überwachungsvision für ein industriegestütztes System!! ### 10. Das beste Bildverarbeitungspaket, das es gibt **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 22, 2018 **Was gefällt dir am besten scikit-image?** Gute Zusammenstellung aller beliebten Bildverarbeitungstools und eingebauter Funktionen, die Sie benötigen würden. Scikit-image hat einen guten Stand in einer Vielzahl von Trainingsalgorithmen und Datenbanken zur Implementierung von maschinellem Lernen auf Bildsätzen. **Was gefällt Ihnen nicht? scikit-image?** Hat nicht genügend GPU oder Parallelisierung, um mehrere Threads zu unterstützen. **Was ist ein Problem? scikit-image Solving und wie profitieren Sie davon?** Es ist kostenlos als Python-Paket nutzbar und hat eine gute Dokumentation. Verwenden Sie das neuronale Netzwerk von scikit-image zur Mustererkennung in Bildern. - [View scikit-image pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/scikit-image/reviews/scikit-image-review-4257410?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-08+04%3A30%3A45+-0500&secure%5Bsession_id%5D=2e2cb85c-11de-4754-bcbe-e17062d1f2d3&secure%5Btoken%5D=dd3094726b59c0fdcb5fa2a6a85194299026f2090cecaf70ba8b572af4f3ffc8&format=llm_user) ## scikit-image Features **Art der Anerkennung** - Emotions-Erkennung - Objekt-Erkennung - Texterkennung - Bewegungsanalyse - Rekonstruktion von Szenen - Logo-Erkennung - Erkennung expliziter Inhalte - Video-Erkennung **Gesichtserkennung** - Gesichtsanalyse - Vergleich des Gesichts **Kennzeichnung** - Modell-Training - Begrenzungsrahmen - Benutzerdefinierte Bilderkennung **Einsatz** - Integrationen ## Top scikit-image Alternatives - [OpenCV](https://www.g2.com/de/products/opencv/reviews) - 4.5/5.0 (40 reviews) - [SimpleCV](https://www.g2.com/de/products/simplecv/reviews) - 4.5/5.0 (10 reviews) - [Google Cloud Vision API](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-vision-api/reviews) - 4.4/5.0 (82 reviews)