# scikit-image Reviews **Vendor:** The Libra Toolkit **Category:** [Logiciel de reconnaissance d'image](https://www.g2.com/fr/categories/image-recognition) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 13 ## About scikit-image scikit-image est une collection d'algorithmes pour le traitement d'images. ## scikit-image Reviews ### 1. Facile à utiliser, bibliothèque d'algorithmes de traitement d'images open source pour utilisation en python. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | Senior Research Fellow (PhD), Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 22, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** bibliothèque libre et open-source avec une variété d'algorithmes de traitement d'images courants. Facile à importer et analyser des images 2D et 3D avec un code python simple. L'une des bibliothèques optimisées avec une version stable. Très utile dans la reconnaissance de motifs et les applications d'IA. Facile à utiliser et à implémenter de nouveaux algorithmes avec scikit-image en python. installation et intégration faciles avec python. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Le traitement vidéo en temps réel n'est pas très optimisé par rapport à OpenCV. Principalement pour le traitement vidéo en temps réel, OpenCV est recommandé par les experts. À part cela, pas d'autres désavantages pour Scikit-image. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** Les débutants dans le domaine de la vision par ordinateur et du traitement d'images combinés à l'IA doivent utiliser cette boîte à outils. Il existe de nombreuses alternatives, mais celle-ci est très facile à utiliser, optimisée et devient très populaire. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Reconnaissance de motifs. identification d'objets. opérations morphologiques, etc. de nombreux projets incluent une combinaison de traitement d'image avec des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour des applications spécifiques. ### 2. algorithmes de traitement d'image à utiliser de manière simple en utilisant scikit-image **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shekhar P. | Artificial Intelligence Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 10, 2020 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** Libre et meilleur outil pour la vision par ordinateur et le traitement d'images **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Certains ne donnent pas le résultat attendu. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** scikit-image est gratuit et il n'y a aucune restriction d'utilisation. Il est également très facile à utiliser pour les débutants qui viennent d'entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il est riche en différents algorithmes qui peuvent aider à obtenir rapidement des résultats d'apprentissage automatique et à visualiser les données. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons scikit-image pour résoudre des problèmes réels de réalité virtuelle et de réalité augmentée. De nombreux algorithmes aiment détecter les images et le seuil de manière très efficace et réduisent notre temps de travail pour terminer. Tracer des graphiques est très facile et rapide. ### 3. Traitement d'image simplifié **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 07, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** Fournit de nombreux algorithmes de traitement d'image d'un coup et c'est facile à apprendre. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Il est uniquement construit sur le langage de programmation Python, ce qui le rend limité pour les programmeurs non pythonistes. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** Je recommande scikit-image aux personnes intéressées par la résolution de problèmes de vision par ordinateur. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons scikit-image pour le traitement et la segmentation d'images sur mon lieu de travail. ### 4. Reconnaissance d'image Api pour python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paresh A. | Software Engineer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** June 07, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** scikit-image est la bibliothèque de traitement d'images pour Python qui peut être utilisée pour des manipulations de base d'image en tant qu'objet numpy et également implémenter divers algorithmes via scikit-image. Vous pouvez également utiliser les modèles de reconnaissance d'image pré-entraînés comme la reconnaissance de chiffres en utilisant scikit-image. Si vous souhaitez implémenter la reconnaissance faciale, vous pouvez suivre le visage en utilisant la cascade de Haar via scikit-image et ensuite utiliser ces données pour entraîner votre modèle à prédire le visage à l'avenir. De plus, vous pouvez implémenter facilement la détection d'objets via scikit-image. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Je n'ai rien à reprocher à scikit-image parce que je n'ai aucune plainte à ce jour. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** Je recommande d'utiliser scikit-image pour la détection de visages, la détection d'objets et d'autres algorithmes de reconnaissance et de traitement d'images en utilisant scikit-image car il facilite l'implémentation de tels algorithmes grâce à sa bibliothèque de méthodes courantes qui sont déjà implémentées et il peut être utilisé avec une ligne de code donc je recommande d'utiliser scikit-image à des fins de traitement et de reconnaissance d'images. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je suis développeur de logiciels et je dois mettre en œuvre la reconnaissance faciale, le suivi des visages, la détection d'objets et d'autres algorithmes de reconnaissance d'images directement ou indirectement. J'ai mis en œuvre la reconnaissance faciale en utilisant scikit-image et j'ai obtenu de bons résultats pour le logiciel de mon client, donc je suis très satisfait de scikit-image. J'ai également mis en œuvre l'OCR en utilisant la reconnaissance de chiffres via scikit-image. ### 5. Une bibliothèque de traitement d'images très performante pour Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sunil C. | Software Developer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** June 04, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** Scikit Image est la bibliothèque de traitement d'images. Il est utilisé pour implémenter le traitement d'images pour votre projet avec quelques lignes de code. La meilleure chose à propos de cela est qu'il utilise des tableaux numpy comme objets d'image, ce qui aide à la portabilité du code. Il dispose également de nombreux ensembles de données de traitement d'images intégrés qui peuvent être utilisés pour entraîner votre modèle, ce qui en fait une bibliothèque vraiment utile pour python. Vous pouvez également accepter l'image directement depuis la caméra en utilisant scikit-image. Et aussi, vous pouvez afficher des images avec beaucoup de facilité afin que vous puissiez visualiser votre modèle plus en profondeur. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Je n'ai rien à ne pas aimer à propos d'une bibliothèque de traitement d'images aussi formidable et open source. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** Je recommande d'utiliser scikit-image pour le traitement d'images et de l'implémenter spécialement pour Python car c'est la meilleure bibliothèque que vous puissiez avoir. Il stocke les images au format de tableau numpy, ce qui peut être utilisé avec d'autres bibliothèques pour un traitement ultérieur, donc il a une plus grande portabilité. De plus, il dispose de nombreux modèles intégrés et de tonnes de jeux de données, ce qui facilite l'implémentation de tout algorithme de reconnaissance d'images en Python. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Dans mon entreprise, chaque fois qu'il y a besoin de traitement d'image dans mon code, je choisis scikit-image parce que j'utilise déjà scikit-learn, qui est également un excellent produit de scikit, et donc utiliser les deux ensemble rend simplement le travail plus facile. J'ai implémenté divers algorithmes de base en utilisant scikit-image, comme la détection d'objets et aussi la reconnaissance de chiffres (en temps réel), et je les ai intégrés à mon code. ### 6. Les algorithmes de traitement d'images les plus efficaces **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sanjana P. | Python Developer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 29, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** J'aime l'implémentation transparente de cette bibliothèque et des méthodes, et c'est assez facile de les intégrer dans votre code. Cela peut être associé à la visualisation en utilisant la bibliothèque matplotlib en Python, ce qui est plutôt cool. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Je n'ai pas vraiment détesté quoi que ce soit. Parce que je suis assez à l'aise avec Python aussi et j'aime travailler avec les bibliothèques scikit. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** Fortement recommandé. Beaucoup à explorer et à apprendre. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'essaie d'étudier la reconnaissance des motifs comportementaux en utilisant différentes expressions faciales. Ainsi, l'étude traite de la reconnaissance des différentes expressions faciales et de leurs traits comportementaux. ### 7. Meilleure bibliothèque pour le traitement d'images **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ayesha M. | Software Development Engineer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** Scikit est la bibliothèque open source qui est disponible gratuitement pour Python et peut être installée en clonant le dépôt git ou en l'installant via pip. C'est une bibliothèque très simple à utiliser et vous pouvez effectuer des tâches complexes de traitement d'image avec beaucoup de facilité. Elle possède son propre jeu de données qui peut être utilisé pour entraîner votre modèle, comme son jeu de données de pièces qui peut être utilisé pour la démonstration de la segmentation d'image. Les algorithmes complexes comme hough_ellipse, le seuillage d'image et la segmentation d'image peuvent être facilement implémentés via scikit-image avec une seule ligne de code, donc c'est une excellente bibliothèque pour le traitement d'image. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Scikit image est la meilleure bibliothèque de traitement d'images et n'a aucun défaut. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** Je recommande d'utiliser scikit image pour les tâches de traitement d'images car il facilite la mise en œuvre des tâches de traitement d'images grâce à ses meilleurs algorithmes. J'ai dû implémenter hough ellipse et après avoir essayé beaucoup par moi-même, je n'ai pas pu le coder, mais ensuite j'ai utilisé scikit image et j'ai pu l'implémenter facilement en quelques minutes et préparer mon code pour le déploiement. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je suis programmeur Python dans mon équipe de développeurs logiciels et mon travail consiste à implémenter divers algorithmes selon les exigences du projet et lorsque nous recevons des projets liés au traitement d'images comme la détection d'objets, la segmentation, le suivi et la reconnaissance faciale, j'utilise scikit-image pour implémenter ces algorithmes. Récemment, nous avons développé un produit pour classifier les images selon leur tonalité de couleur pour une entreprise et pour cela, j'ai utilisé scikit-image. ### 8. Superbe bibliothèque de segmentation **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** November 01, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** Cette bibliothèque de traitement d'images est excellente pour analyser de grands ensembles de données. Les données s'exécutent sans problème, généralement en temps opportun, et peuvent être appliquées de diverses manières pour la programmation en Python. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Bien qu'elle soit très vaste, la bibliothèque a ses limites avec certains ensembles de données où les données ne seront pas traitées. Parfois, il y a une erreur lors de son exécution dans MATLAB, donc cela devrait être amélioré. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Beaucoup de nos données sont des images telles que des IRM, des scanners PET, des données d'écriture manuscrite, dans de grands fichiers volumineux. La bibliothèque fonctionne bien pour appliquer divers types d'algorithmes d'apprentissage automatique à nos données et elle nous a donné des résultats fiables. ### 9. Une excellente bibliothèque de traitement d'images pour Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shardul T. | Software Engineer, Logiciels informatiques, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** February 16, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** encore un excellent produit open source de la maison de scikit. Scikit-image est une bibliothèque de traitement d'images pour Python qui possède presque tous les algorithmes de traitement d'images mis en œuvre par de nombreux grands développeurs du monde open source. La meilleure chose à propos de cela est qu'il est disponible gratuitement et possède toutes les grandes fonctionnalités qu'une bibliothèque de reconnaissance d'images idéale devrait avoir. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Je n'ai rien à détester à propos de ce produit énorme car c'est la meilleure bibliothèque de traitement d'images que nous puissions avoir. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** Je recommande d'utiliser la bibliothèque scikit-image pour implémenter des algorithmes de traitement d'images en python et ensuite déployer le produit sur la plateforme requise. C'est la meilleure bibliothèque de traitement d'images selon moi et ce sera la bibliothèque la plus utile et facile à implémenter que vous puissiez avoir dans le domaine du traitement d'images pour python. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise scikit-image pour développer des produits de traitement d'images comme le développement de données d'entraînement pour des algorithmes d'entraînement en un coup. Développer un filtre pour une application photo et l'intégrer dans le produit selon les besoins du client. J'ai également implémenté divers algorithmes différents et ajusté les algorithmes de scikit-image pour m'assurer que les paramètres sont parfaits pour mon utilisation. C'est la meilleure bibliothèque de reconnaissance d'images utile. ### 10. meilleure API open source pour le traitement d'images !! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** sanjay v. | Information Technology Specialist, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** l'une des meilleures et stables API pour le traitement d'images, elle fournit une toile basée sur matplotlib pour l'affichage des images, ce qui est très pratique à utiliser, nous pouvons facilement ajouter des plugins au visualiseur, et surtout l'efficacité de la confiance fournie dans le résultat est très bonne !! **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** le support pour cela n'est pas si bon, relativement moins de tutoriels pour scikit-image !! **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** si vous connaissez opencv et matplotlib et souhaitez effectuer une analyse de vision, alors cette API est le meilleur choix, bien qu'il soit difficile à apprendre, mais à la fin de la journée, cela simplifie vraiment votre travail !! **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** notre entreprise utilise cette API pour la détection des dommages et la surveillance visuelle pour un système à base industrielle !! ### 11. Le meilleur package de traitement d'image qui existe **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Conseil en gestion | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** November 22, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** Bonne culmination de tous les outils de traitement d'image populaires et des fonctions intégrées dont vous auriez besoin. Scikit-image a une bonne assise dans une grande variété d'algorithmes d'entraînement et de bases de données pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique sur des ensembles d'images. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** Ne dispose pas d'un GPU suffisant ou de la parallélisation pour prendre en charge plusieurs threads. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Il est gratuit à utiliser en tant que package Python et dispose d'une bonne documentation. Utilisation du réseau neuronal de scikit-image pour la reconnaissance de motifs dans les images. ### 12. Bibliothèque de traitement d'images agréable et raisonnable **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Gestion de l'éducation | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** November 16, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** Il existe une multitude d'algorithmes pour plusieurs tâches de traitement d'images. Le meilleur, c'est que c'est une bibliothèque Python, ce qui rend la mise en œuvre d'applications, des plus simples aux plus complexes, très facile. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** C'est un package assez récent et tous les détails possibles ne sont pas encore implémentés. **Recommandations à d’autres personnes envisageant scikit-image:** Je recommande vivement cette bibliothèque à d'autres développeurs de logiciels, c'est certain. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Principalement utilisé pour le traitement d'images et les tâches de détection d'objets. C'est un outil open source. ### 13. Un très bon outil de traitement d'image si vous savez ce que vous faites. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** April 04, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de scikit-image?** Une variété d'algorithmes pour travailler avec des images et des vidéos, les images chargées peuvent être utilisées dans OpenCV qui est très rapide. **Que n’aimez-vous pas à propos de scikit-image?** La documentation manque quelque peu de détails pour la plupart des algorithmes. De plus, dans la plupart des cas, vous devez être familier avec les techniques de traitement d'image et savoir ce que vous faites car il n'y a pas de description. **Quels sont les problèmes que scikit-image résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je travaillais sur la réduction de bruit d'image, il y a plusieurs algorithmes implémentés dans scikit-image qui ont bien fonctionné. - [View scikit-image pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/scikit-image/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-16+12%3A06%3A14+-0500&secure%5Bsession_id%5D=469e0e7e-ca2f-4107-9cb4-decc502e6ee2&secure%5Btoken%5D=2d1e2860519de9d4f0c34330f910f1f5f09cc2b4fb28d9c5ab0a624243f49c88&format=llm_user) ## scikit-image Features **Type de reconnaissance** - Détection des émotions - Détection d’objets - Détection de texte - Analyse de mouvement - Reconstitution de scène - Détection de logo - Détection de contenu explicite - Détection vidéo **Reconnaissance faciale** - Analyse faciale - Comparaison des visages **Étiquetage** - Formation sur modèle - Cadres englobants - Détection d’image personnalisée **déploiement** - Intégrations ## Top scikit-image Alternatives - [OpenCV](https://www.g2.com/fr/products/opencv/reviews) - 4.5/5.0 (40 reviews) - [SimpleCV](https://www.g2.com/fr/products/simplecv/reviews) - 4.5/5.0 (10 reviews) - [Google Cloud Vision API](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-vision-api/reviews) - 4.4/5.0 (82 reviews)