scikit-image est une bibliothèque libre en Python dédiée au traitement et à l’analyse d’images. Elle est utilisée dans de nombreux projets d’imagerie scientifique, industrielle ou médicale.
Elle permet d’appliquer des algorithmes complexes avec peu de code. C’est un outil précieux pour les ingénieurs, chercheurs et développeurs en data science.
Qu’est-ce que scikit-image ?
scikit-image est une extension du langage Python pour le traitement d’images numériques. Elle fait partie de l’écosystème SciPy, aux côtés de bibliothèques comme NumPy ou scikit-learn.
Elle regroupe des fonctions prêtes à l’emploi pour lire, modifier, filtrer ou analyser des images. Chaque fonction repose sur des modèles mathématiques éprouvés.
La bibliothèque est distribuée sous licence open-source (BSD). Elle est donc gratuite et largement utilisée dans le monde académique et professionnel.
À quoi sert scikit-image ?
scikit-image permet de manipuler facilement des images en deux ou trois dimensions. On l’utilise pour extraire de l’information visuelle de manière automatisée.
Dans l’industrie, elle aide à analyser des défauts sur des pièces en production. En médecine, elle est utile pour détecter des anomalies sur des scanners ou IRM.
Dans le domaine de la recherche, elle sert à segmenter des images microscopiques. Dans la tech, elle peut être utilisée pour la reconnaissance de formes ou le prétraitement de données d’imagerie.
Comment fonctionne scikit-image ?
scikit-image traite les images comme des tableaux de nombres (ou matrices). Ces tableaux sont manipulés avec NumPy, une bibliothèque de calcul numérique.
Chaque pixel d’image devient une valeur numérique. On peut ensuite appliquer des filtres mathématiques sur l’ensemble de ces valeurs.
Par exemple, un filtre de détection de contour va comparer les valeurs voisines pour localiser les transitions de couleurs ou de formes.
scikit-image fournit aussi des méthodes pour classifier, mesurer ou transformer ces données selon des règles précises.
Différences avec des notions proches
scikit-image est souvent comparée à OpenCV. Les deux bibliothèques traitent des images, mais leurs usages diffèrent légèrement.
OpenCV est plutôt orienté performance et vision par ordinateur en temps réel. Elle est largement utilisée dans la vidéo, la robotique ou les systèmes embarqués.
scikit-image, quant à elle, est plus facile à utiliser pour l’analyse scientifique. Elle se concentre sur la clarté du code et l’intégration avec les outils Python classiques.
Il est courant d’utiliser les deux bibliothèques ensemble selon les besoins du projet.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un hôpital peut utiliser scikit-image pour automatiser la détection précoce de lésions cancéreuses sur des images médicales. Cela permet de gagner du temps dans les diagnostics.
Une entreprise de logistique peut l’employer pour inspecter automatiquement des colis sur une chaîne de tri, en identifiant ceux qui sont abîmés ou mal étiquetés.
Dans les laboratoires de biologie, elle est fréquemment utilisée pour analyser des images de cellules. On peut ainsi quantifier leur taille, forme ou croissance.
En environnement académique, scikit-image est souvent utilisée pour illustrer des concepts de traitement d’image aux étudiants en science des données.