scikit-image 0.12.3 (2016年3月8日)#

scikit-image v0.12.3 のリリースを発表できることを嬉しく思います!

scikit-image は、SciPy 用の画像処理ツールボックスであり、セグメンテーション、幾何変換、色空間操作、分析、フィルタリング、形態学、特徴検出などのアルゴリズムが含まれています。

詳細情報、例、およびドキュメントについては、当社のウェブサイトをご覧ください。

https://scikit-image.dokyumento.jp

および、例のギャラリーをご覧ください。

https://scikit-image.dokyumento.jp/docs/dev/auto_examples/

ハイライトと新機能#

このリリースでは、バグ修正、クリーンアップ、ドキュメントの改善、新機能を含む200以上のプルリクエストをマージしました。ハイライトは以下のとおりです。

  • 3Dスケルトン化 (#1923)

  • dask を使用した並列化フレームワーク: skimage.util.apply_parallel (#1493)

  • ラプラシアンオペレーター filters.laplace (#1763)

  • 丸みを帯びたブロブを持つ合成2Dおよび3Dバイナリデータ (#1485)

  • imageio ライブラリのプラグイン (#1575)

  • インペインティングアルゴリズム (#1804)

  • measure.label のバックグラウンドピクセルの新しい処理: 0値のピクセルはデフォルトでバックグラウンドと見なされ、バックグラウンドピクセルのラベルは0になります。

  • skimage.measure.regionprops の3D画像の部分的なサポート (#1505)

  • テクスチャ分類のためのマルチブロック局所バイナリパターン (MB-LBP) (#1536)

  • シームカービング (歪みなしのサイズ変更) (#1459)

  • 単純な画像比較メトリック (PSNR、NRMSE) (#1897)

  • 領域境界に基づく領域隣接グラフ (RAG) (#1495)

  • ラベル画像からのRAGの構築 (#1826)

  • morphology.remove_small_holes は、morphology.remove_small_objects を補完するようになりました (#1689)

  • morphology.skeletonize の高速なCython実装

  • restoration.denoise_tv_chambollefeature.peak_local_max でより適切なデフォルトの重み

  • measure.regionprops のオイラー標数の計算におけるバグの修正。

  • デフォルトのカラーマップとしてジェットをビリディスに置き換え

  • color.gray2rgb のアルファレイヤーサポート

  • 構造類似性尺度 (measure.compare_ssim) は、現在n次元であり、カラーチャンネルもサポートしています。

  • segmentation.watershed の高原における不正確な伝播に関連する問題を修正しました。

ドキュメント

  • セクションに例のギャラリーを新しく整理

  • オンラインドキュメントのより頻繁な(自動)更新

APIの変更#

  • equalize_adapthist は、ntiles_* 引数を置き換える kernel_size キーワード引数を取るようになりました。

  • blob_dogblob_log、およびblob_doh 関数は、整数配列ではなく浮動小数点配列を返すようになりました。

  • transform.integrate は、積分するウィンドウを定義するために、整数の代わりにタプルのリストを取るようになりました。

  • skimage.transform.warpreverse_map パラメータが削除されました。

  • skimage.segmentation.slicenforce_connectivity は、True がデフォルトになりました。

  • skimage.measure.fit.BaseModel._paramsskimage.transform.ProjectiveTransform._matrixskimage.transform.PolynomialTransform._paramsskimage.transform.PiecewiseAffineTransform.affines_* 属性が削除されました。

  • skimage.filters.denoise_*skimage.restoration.denoise_* に移動しました。

非推奨#

  • filters.gaussian_filterfilters.gaussian に名前が変更されました。

  • filters.gabor_filterfilters.gabor に名前が変更されました。

  • restoration.nl_means_denoisingrestoration.denoise_nl_means に名前が変更されました。

  • measure.LineModelmeasure.LineModelND に置き換えられました。

  • measure.structural_similaritymeasure.compare_ssim に名前が変更されました。

  • data.lena は非推奨となり、ギャラリーの例では代わりに data.astronaut() 画像を使用しています。

このリリースへの貢献者#

(氏名順)

  • K.-Michael Aye

  • Connelly Barnes

  • Sumit Binnani

  • Vighnesh Birodkar

  • François Boulogne

  • Matthew Brett

  • Steven Brown

  • Arnaud De Bruecker

  • Olivier Debeir

  • Charles Deledalle

  • endolith

  • Eric Lubeck

  • Victor Escorcia

  • Ivo Flipse

  • Joel Frederico

  • Cédric Gilon

  • Christoph Gohlke

  • Korijn van Golen

  • Emmanuelle Gouillart

    1. Goutin

  • Blake Griffith

    1. Hawker

  • Jonathan Helmus

  • Dhruv Jawali

  • Lee Kamentsky

  • Kevin Keraudren

  • Julius Bier Kirkegaard

  • David Koeller

  • Gustav Larsson

  • Gregory R. Lee

  • Guillaume Lemaitre

  • Benny Lichtner

  • Himanshu Mishra

  • Juan Nunez-Iglesias

  • Ömer Özak

  • Leena P.

  • Michael Pacer

  • Daniil Pakhomov

  • David Perez-Suarez

  • Egor Panfilov

  • David PS

  • Sergio Pascual

  • Ariel Rokem

  • Nicolas Rougier

  • Christian Sachs

  • Kshitij Saraogi

  • Martin Savc

  • Johannes Schönberger

  • Arve Seljebu

  • Tim Sheerman-Chase

  • Scott Sievert

  • Steven Silvester

  • Alexandre Fioravante de Siqueira

  • Daichi Suzuo

  • Noah Trebesch

  • Pratap Vardhan

  • Gael Varoquaux

  • Stefan van der Walt

  • Joshua Warner

  • Josh Warner

  • Warren Weckesser

  • Daniel Wennberg

  • John Wiggins

  • Robin Wilson

  • Olivia Wilson