# scikit-image Reviews **Vendor:** The Libra Toolkit **Category:** [Software di Riconoscimento Immagini](https://www.g2.com/it/categories/image-recognition) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 13 ## About scikit-image scikit-image è una raccolta di algoritmi per l'elaborazione delle immagini. ## scikit-image Reviews ### 1. Libreria di algoritmi di elaborazione delle immagini open source, facile da usare, per l'uso in Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | Senior Research Fellow (PhD), Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 22, 2022 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** libreria gratuita e open-source con una varietà di algoritmi comuni per l'elaborazione delle immagini. Facile da importare e analizzare immagini 2D e 3D con semplice codice Python. Una delle librerie ottimizzate con una versione stabile. Molto utile nel riconoscimento di pattern e nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Facile da usare e implementare nuovi algoritmi utilizzando scikit-image in Python. Installazione e integrazione facili con Python. **Cosa non ti piace di scikit-image?** L'elaborazione video in tempo reale non è molto ottimizzata rispetto a OpenCV. Per lo più, per l'elaborazione video in tempo reale, OpenCV è raccomandato dagli esperti. A parte questo, non ci sono altre critiche per Scikit-image. **Raccomandazioni per chi sta considerando scikit-image:** I principianti nel campo della visione artificiale e dell'elaborazione delle immagini combinati con l'IA devono usare questa cassetta degli attrezzi. Ci sono molte alternative, ma questa è molto facile da usare, ottimizzata e sta diventando molto popolare. **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** Riconoscimento di pattern. Identificazione di oggetti. Operazioni morfologiche ecc. molti progetti includono la combinazione di elaborazione delle immagini con algoritmi di machine learning e deep learning per applicazioni specifiche. ### 2. Elaborazione delle immagini resa facile **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 07, 2019 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** Fornisce molti algoritmi di elaborazione delle immagini in un colpo solo ed è facile da imparare **Cosa non ti piace di scikit-image?** È costruito solo sul linguaggio di programmazione Python, il che lo rende limitato per i programmatori non pythonici. **Raccomandazioni per chi sta considerando scikit-image:** Consiglio scikit image alle persone interessate a risolvere problemi di visione artificiale **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** Usiamo scikit image per l'elaborazione e la segmentazione delle immagini sul posto di lavoro. ### 3. Api di riconoscimento delle immagini per python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paresh A. | Software Engineer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 07, 2018 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** scikit-image è la libreria di elaborazione delle immagini per Python che può essere utilizzata per manipolazioni di base delle immagini come oggetto numpy e anche per implementare vari algoritmi tramite scikit-image. Puoi anche utilizzare i modelli di riconoscimento delle immagini pre-addestrati come il riconoscimento delle cifre usando scikit-image. Se vuoi implementare il riconoscimento facciale, puoi tracciare il volto usando il cascade di Haar tramite scikit-image e poi utilizzare quei dati per addestrare il tuo modello per prevedere il volto in futuro. Inoltre, puoi implementare facilmente il rilevamento degli oggetti tramite scikit-image. **Cosa non ti piace di scikit-image?** Non ho nulla da ridire su scikit-image perché non ho lamentele al riguardo fino ad ora. **Raccomandazioni per chi sta considerando scikit-image:** Consiglio di utilizzare scikit-image per implementare il rilevamento del volto, il rilevamento degli oggetti e altri algoritmi di riconoscimento e elaborazione delle immagini, poiché rende facile implementare tali algoritmi grazie alla sua libreria di metodi comuni già implementati e può essere utilizzato con una sola riga di codice. Quindi consiglio di utilizzare scikit-image per scopi di elaborazione e riconoscimento delle immagini. **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** Sono uno sviluppatore software e devo implementare il riconoscimento facciale, il tracciamento facciale, il rilevamento di oggetti e altri algoritmi di riconoscimento delle immagini direttamente o indirettamente. Ho implementato il riconoscimento facciale utilizzando scikit-image e ho ottenuto buoni risultati per il software del mio cliente, quindi sono molto soddisfatto di scikit-image. Ho anche implementato l'OCR utilizzando il riconoscimento delle cifre tramite scikit-image. ### 4. Una libreria di elaborazione delle immagini molto grande per Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sunil C. | Software Developer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 04, 2018 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** Scikit Image è la libreria di elaborazione delle immagini. Viene utilizzata per implementare l'elaborazione delle immagini nel tuo progetto con poche righe di codice. La cosa migliore è che utilizza array numpy come oggetti immagine, il che aiuta la portabilità del codice. Ha anche molti dataset di elaborazione delle immagini integrati che possono essere utilizzati per addestrare il tuo modello, quindi è davvero una libreria utile per Python. Puoi anche accettare l'immagine direttamente dalla fotocamera usando scikit-image. Inoltre, puoi visualizzare le immagini con molta facilità in modo da poter visualizzare il tuo modello più profondamente. **Cosa non ti piace di scikit-image?** Non ho nulla da disprezzare riguardo a una libreria di elaborazione delle immagini così grande e open source. **Raccomandazioni per chi sta considerando scikit-image:** Consiglio di utilizzare scikit-image per l'elaborazione delle immagini e di implementarlo soprattutto per Python perché è la migliore libreria che si possa avere. Memorizza le immagini nel formato array di numpy, che può essere utilizzato con altre librerie per ulteriori elaborazioni, quindi ha una maggiore portabilità. Inoltre, ha molti modelli integrati e tonnellate di dataset, quindi diventa facile implementare qualsiasi algoritmo di riconoscimento delle immagini in Python, quindi consiglio di usarlo. **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** Nella mia attività, ogni volta che c'è bisogno di elaborazione delle immagini nel mio codice, opto per scikit-image perché sto già usando scikit-learn, che è anche un ottimo prodotto di scikit, e quindi usare entrambi insieme rende il lavoro più facile. Ho implementato vari algoritmi di base usando scikit-image, come il rilevamento di oggetti e anche il riconoscimento di cifre (in tempo reale), e li ho integrati nel mio codice. ### 5. Algoritmi di elaborazione delle immagini più efficienti **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sanjana P. | Python Developer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 29, 2018 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** Mi piace l'implementazione senza soluzione di continuità di questa libreria e dei metodi, ed è abbastanza facile integrarli nel tuo codice. Può essere abbinato alla visualizzazione utilizzando la libreria matplotlib in Python, il che è piuttosto interessante. **Cosa non ti piace di scikit-image?** Non mi è dispiaciuto nulla in particolare. Perché mi trovo abbastanza a mio agio anche con Python e mi piace lavorare con le librerie scikit. **Raccomandazioni per chi sta considerando scikit-image:** Altamente raccomandato. Molto da esplorare e imparare. **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** Sto cercando di studiare il riconoscimento dei modelli comportamentali utilizzando diverse espressioni facciali. Quindi lo studio riguarda il riconoscimento delle diverse espressioni facciali e i loro tratti comportamentali. ### 6. Migliore libreria per l'elaborazione delle immagini **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ayesha M. | Software Development Engineer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** Scikit è la libreria open source disponibile gratuitamente per Python e può essere installata clonando il repository git o installandola tramite pip. È una libreria molto semplice da usare e puoi eseguire compiti complessi di elaborazione delle immagini con molta facilità. Ha il suo dataset che può essere utilizzato per addestrare il tuo modello, come il suo dataset di monete che può essere utilizzato per la dimostrazione della segmentazione delle immagini. Gli algoritmi complessi come hough_ellipse, soglia delle immagini e segmentazione delle immagini possono essere facilmente implementati tramite scikit image con una sola riga di codice, quindi è una grande libreria per l'elaborazione delle immagini. **Cosa non ti piace di scikit-image?** Scikit image è la migliore libreria di elaborazione delle immagini e non ha alcun difetto. **Raccomandazioni per chi sta considerando scikit-image:** Consiglio di utilizzare scikit-image per i compiti di elaborazione delle immagini perché rende facile implementare i compiti di elaborazione delle immagini attraverso i suoi migliori algoritmi. Ho dovuto implementare l'ellisse di Hough e, dopo aver provato molto da solo, non sono stato in grado di codificarlo, ma poi ho usato scikit-image e sono stato facilmente in grado di implementarlo in pochi minuti e ho reso il mio codice pronto per il deployment, quindi consiglio di usare scikit-image per facilitare il tuo compito. **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** Sono un programmatore Python nel mio team di sviluppatori software e il mio lavoro consiste nell'implementare vari algoritmi secondo i requisiti del progetto e quando riceviamo progetti relativi all'elaborazione delle immagini come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione, il tracciamento e il riconoscimento facciale, utilizzo scikit-image per implementare tali algoritmi. Recentemente abbiamo sviluppato un prodotto per classificare le immagini in base alla loro tonalità di colore per un'azienda e per questo ho utilizzato scikit-image. ### 7. Ottima libreria di segmentazione **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 01, 2018 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** Questa libreria di elaborazione delle immagini è ottima per analizzare grandi set di dati. I dati vengono elaborati senza problemi, normalmente in modo tempestivo e possono essere applicati in vari modi per la programmazione in Python. **Cosa non ti piace di scikit-image?** Sebbene sia molto estesa, la libreria ha i suoi limiti con alcuni set di dati in cui i dati non verranno elaborati. A volte si verifica un errore quando viene eseguita in MATLAB, quindi ciò dovrebbe essere migliorato. **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** Gran parte dei nostri dati sono immagini come MRI, PET Scans, dati di scrittura a mano, in file estesi e di grandi dimensioni. La libreria funziona bene per applicare vari tipi di algoritmi di apprendimento automatico ai nostri dati e ci ha fornito risultati affidabili. ### 8. Una grande libreria di elaborazione delle immagini per Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shardul T. | Software Engineer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** February 16, 2018 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** un altro grande prodotto open source dalla casa di scikit. Scikit-image è una libreria di elaborazione delle immagini per Python che include quasi tutti gli algoritmi di elaborazione delle immagini implementati da molti grandi sviluppatori del mondo open source. La cosa migliore è che è disponibile gratuitamente e ha tutte le grandi funzionalità che una libreria ideale di riconoscimento delle immagini dovrebbe avere. **Cosa non ti piace di scikit-image?** Non ho nulla da disprezzare riguardo a questo enorme prodotto perché è la migliore libreria di elaborazione delle immagini che possiamo mai avere. **Raccomandazioni per chi sta considerando scikit-image:** Consiglio di utilizzare la libreria scikit-image per implementare algoritmi di elaborazione delle immagini in Python e poi distribuire il prodotto sulla piattaforma richiesta. Secondo me, è la migliore libreria di elaborazione delle immagini e sarà la più utile e facile da implementare che si possa avere nel campo dell'elaborazione delle immagini per Python. **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** Utilizzo scikit-image per sviluppare prodotti di elaborazione delle immagini, come lo sviluppo di dati di addestramento per algoritmi di addestramento one-shot. Sviluppo un filtro per l'app delle foto e lo integro nel prodotto come richiesto dal cliente. Inoltre, ho implementato vari algoritmi diversi e ottimizzato gli algoritmi di scikit-image per assicurarmi che i parametri siano perfetti per il mio utilizzo. È la migliore libreria di riconoscimento delle immagini utile. ### 9. miglior API open source per l'elaborazione delle immagini!! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** sanjay v. | Information Technology Specialist, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** una delle migliori e più stabili API per l'elaborazione delle immagini, fornisce una tela basata su matplotlib per la visualizzazione delle immagini che è molto comoda da usare, possiamo facilmente aggiungere plugin al visualizzatore, e soprattutto l'efficienza della fiducia fornita nel risultato è molto buona!! **Cosa non ti piace di scikit-image?** il supporto per esso non è così buono, relativamente meno tutorial per scikit image !! **Raccomandazioni per chi sta considerando scikit-image:** se conosci opencv e matplotlib e vuoi eseguire qualsiasi tipo di analisi visiva, allora questa API è la scelta migliore, anche se è difficile da imparare, alla fine della giornata semplifica davvero il tuo lavoro!! **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** la nostra azienda utilizza questa API per il rilevamento dei danni e il monitoraggio visivo per sistemi basati sull'industria!! ### 10. Il miglior pacchetto di elaborazione delle immagini che ci sia **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Consulenza manageriale | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 22, 2018 **Cosa ti piace di più di scikit-image?** Buona culminazione di tutti i popolari strumenti di elaborazione delle immagini e delle funzioni integrate di cui avresti bisogno. Scikit-image ha una buona posizione in una vasta gamma di algoritmi di addestramento e database per implementare l'apprendimento automatico su set di immagini. **Cosa non ti piace di scikit-image?** Non ha una GPU sufficiente o la parallelizzazione per supportare più thread. **Quali problemi sta risolvendo scikit-image e come ti sta beneficiando?** È gratuito da usare come pacchetto Python e ha una buona documentazione. Utilizzando la rete neurale di scikit-image per il riconoscimento dei modelli nelle immagini. - [View scikit-image pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/scikit-image/reviews/scikit-image-review-4257410?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-04+03%3A23%3A13+-0500&secure%5Bsession_id%5D=b2140047-112e-4f2d-991f-0f458afeebe6&secure%5Btoken%5D=7b493b33a8909b9981579a1b1981bbb3d3837336da217e8e6e52ad797b06fbb4&format=llm_user) ## scikit-image Features **Tipo di riconoscimento** - Rilevamento delle emozioni - Rilevamento Oggetti - Rilevamento del testo - Analisi del movimento - Ricostruzione della scena - Rilevamento del logo - Rilevamento di Contenuti Espliciti - Rilevamento video **Riconoscimento facciale** - Analisi Facciale - Confronto facciale **Etichettatura** - Addestramento del modello - Riquadri di delimitazione - Rilevamento Immagine Personalizzato **Distribuzione** - Integrazioni ## Top scikit-image Alternatives - [OpenCV](https://www.g2.com/it/products/opencv/reviews) - 4.5/5.0 (40 reviews) - [SimpleCV](https://www.g2.com/it/products/simplecv/reviews) - 4.5/5.0 (10 reviews) - [Google Cloud Vision API](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-vision-api/reviews) - 4.4/5.0 (82 reviews)