scikit-image 0.9.0 (2013年10月19日)#

scikit-image v0.9.0 のリリースをお知らせできることを嬉しく思います！

scikit-image は、SciPy 用のイメージ処理ツールボックスであり、セグメンテーション、幾何学的変換、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、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

新機能#

scikit-image は、Python 2 と 3 の両方で変換なしで実行できるようになりました。

いくつかのバグ修正、速度の向上、例に加えて、このリリースのためにマージされた 204 件のプルリクエストには、以下の新機能が含まれています（括弧内はPR番号）。

セグメンテーション

変換とフィルタ

特徴検出

色とノイズ

描画と視覚化

その他

0.8 と 0.9 の間で、以下の後方互換性のない API の変更が行われました。

imread の出力を Image クラスでラップしなくなりました。
skimage.segmentation.slic の sigma パラメータのデフォルト値を 0 に変更しました。
hough_circle は、入力画像と同じサイズの配列のスタックを返すようになりました。古い動作にするには、full_output フラグを True に設定します。
次の関数は 2 つのリリースにわたって非推奨とされました。 skimage.filter.denoise_tv_chambolle、skimage.morphology.is_local_maximum、skimage.transform.hough、skimage.transform.probabilistic_hough、`skimage.transform.hough_peaks`。それらの機能は依然として存在しますが、異なる名前で存在します。

このリリースは、新規および既存の多くの貢献者の協調的な努力によって実現しました。彼らは姓のアルファベット順に記載されています。