最近在用Opencv结合目标检测模型处理遥感影像的时候，总是会遇到Assertion failed) pixels ＜= CV_IO_MAX_IMAGE_PIXELS的报错，解决方法也很简单，就是把OPENCV_IO_MAX_IMAGE_PIXELS改大一些，
这个虽然解决了大影像的读取，但是超大影像的读取还是有困难的，因为opencv最大读取像素为10亿左右（2的30次方），只有修改opencv的源cpp文件才可以解决，而且是要C语言，我是用的python，并且这太麻烦了，后来我发现skimage没有读取大小限制，并且兼备了opencv的功能，所以在此记录一下。
记录几个skimage的功能：
1、画填充的矩形框：
在skimage官方函数里面有一个skimage.draw.rectangle((a,b),(c,d))。其中(a,b)，(c,d)分别为左上角坐标和右下角坐标，但是这个函数并不好用，画的不够规范，像素点会有偏差，可能粗略看起来没问题，放大了看会有问题。大家最好是使用skimage.draw.polygon((a,b,c,d), (a1,b1,c1,d1))，其中的(a,a1),(b,b1),(c,c1),(d,d1)分别是指四个点的坐标。这样画出来的矩形是正确的，像素不会有偏差的。
2、画无填充的矩形框
需要注意的是上面画的是有填充的矩形框，如果要画无填充的，只需要用这个函数：skimage.draw.polygon_perimeter((a,b,c,d), (a1,b1,c1,d1)),其中的参数和上文一样，不再赘述。
skimage还可以用来寻找连通区，并且还可以对每个连通区单独取出来进行操作，可以说非常人性化了，这些具体的函数我就不罗列了，分享一个我觉得对用skimage连通区操作写的比较完整的网址，大家需要的话自己看吧（https://lightningleader.github.io/posts/13.html）
