這個用例說明Python 的圖像基本運算

import numpy as np
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt

camera = data.camera()
將圖像前面10行的值賦為0
camera[:10] = 0
尋找圖像中像素值小于87的像素點
mask = camera < 87
將找到的點賦值為255
camera[mask] = 255
建立索引
inds_x = np.arange(len(camera))
inds_y = (4 * inds_x) % len(camera)
對應索引的像素賦值為0
camera[inds_x, inds_y] = 0
獲取圖像的行數（高），列數（寬）
l_x, l_y = camera.shape[0], camera.shape[1]
建立網格坐標索引
X, Y = np.ogrid[:l_x, :l_y]
生成圓形的網格坐標
outer_disk_mask = (X - l_x / 2)2 + (Y - l_y / 2)2 > (l_x / 2)**2
對網格坐標賦0
camera[outer_disk_mask] = 0
建立figure的尺寸比例
plt.figure(figsize=(4, 4))
顯示圖像
plt.imshow(camera, cmap='gray', interpolation='nearest')
關掉圖像的坐標
plt.axis('off')
plt.show()</pre> 

 參考來源： 
http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/