scikit-image 0.20.0 (2023-02-28)#

scikit-image は SciPy をベースにした画像処理ツールボックスで、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、モルフォロジー、特徴検出などのアルゴリズムが含まれています。

詳細、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

このリリースでは、skimage.measure の多くの関数が、異なるボクセル間隔を持つ異方性画像をサポートするようになりました。

skimage.morphology でのフットプリント分解のサポートなど、多くのパフォーマンス改善が行われました。

新しいインタラクティブな例「金属合金の凝固の追跡」を含む、4つの新しいギャラリーの例がドキュメントに追加されました。

このリリースでは、マルチチャネル画像を示すための、より柔軟な channel_axis パラメータへの移行が完了し、API をより一貫性のある表現力豊かなものにするためのいくつかの非推奨化が含まれています。

最後に、今後の Python 3.12 リリースでの distutils の削除に備えて、ビルドシステムを meson および静的な pyproject.toml 仕様に置き換えました。

このリリースは Python 3.8～3.11 をサポートしています。

新機能と改善点#

  • skimage.morphology のいくつかのフットプリント生成および消費関数でフットプリント分解をサポートします。フットプリントをいくつかの小さいものに分解することにより、モルフォロジー演算を高速化できる可能性があります。分解されたフットプリントは、skimage.morphology の関数 rectangle、diamond、disk、cube、octahedron、ball、および octagon の新しい decomposition パラメータを使用して生成できます。skimage.morphology の関数 binary_erosion、binary_dilation、binary_opening、binary_closing、erosion、dilation、opening、closing、white_tophat、および black_tophat の footprint パラメータは、2 要素タプルのシーケンス (footprint_i, num_iter_i) を受け入れるようになりました。ここで、シーケンスの各エントリ i には、フットプリントと反復適用する回数が含まれます。これは、前述のフットプリント分解によって生成される形式です (#5482, #6151)。

  • 異なるボクセル間隔を持つ異方性画像をサポートします。skimage.measure の次の関数の新しいパラメータ spacing で間隔を定義できます: regionprops, regionprops_table, moments, moments_central, moments_normalized, centroid, inertia_tensor, および inertia_tensor_eigvals。ボクセル間隔は、skimage.measure.regionprops の次の既存のプロパティで考慮されます: area、area_bbox、centroid、area_convex、extent、feret_diameter_max、area_filled、inertia_tensor、moments、moments_central、moments_hu、moments_normalized、perimeter、perimeter_crofton、solidity、moments_weighted_central、および moments_weighted_hu。新しいプロパティ num_pixels と coords_scaled も利用可能です。詳細については、それぞれのドキュメント文字列を参照してください(#6296)。

  • skimage.morphology に等方性バイナリモルフォロジー演算子 isotropic_closing、isotropic_dilation、isotropic_erosion、および isotropic_opening を追加します。これらの関数は、非等方性対応関数と同じ結果を返しますが、大きな円形構造要素の場合に高速に実行されます(#6492)。

  • skimage.measure に新しいコロカリゼーションメトリクス pearson_corr_coeff、manders_coloc_coeff、manders_overlap_coeff、および intersection_coeff を追加します(#6189)。

  • skimage.metrics.hausdorff_distance で、新しいパラメータ method を介して修正されたハウスドルフ距離 (MHD) メトリクスをサポートします。MHD は、方向性ハウスドルフ距離 (HD) よりも外れ値に対してよりロバストである可能性があります(#5581)。

  • 2 つのデータセット skimage.data.protein_transport と skimage.data.nickel_solidification を追加します(#6087)。

  • skimage.feature.hessian_matrix に新しいパラメータ use_gaussian_derivatives を追加します。これにより、ガウス微分との畳み込みによってヘッセ行列を計算できます(#6149)。

  • skimage.filters.butterworth に新しいパラメータ squared_butterworth と npad を追加します。これにより、従来のフィルタリングまたは二乗フィルタリングとエッジパディングをそれぞれサポートします(#6251)。

  • 一致する load_func が提供されている限り、任意のシーケンスを持つ load_pattern から skimage.io.ImageCollection を構築することをサポートします(#6276)。

  • 精度と再現率に与える重みを制御するための新しいパラメータ alpha を skimage.metrics.adapted_rand_error に追加します(#6472)。

  • ピクセルがポリゴンの内側、外側、または境界線上にあるかどうかを示すラベルをオプションで返すために、新しいパラメータ binarize を skimage.measure.grid_points_in_poly に追加します(#6515)。

  • オプションで最終的なハルマスクから頂点や辺を除外するために、新しいパラメータ include_borders を skimage.measure.convex_hull_image に追加しました (#6515)。

  • オプションで原点の座標を指定し、プロパティ coords_scaled および coords に影響を与える新しいパラメータ offsets を skimage.measure.regionprops に追加しました (#3706)。

  • オプションで周期的なシフトの曖昧さを解消する新しいパラメータ disambiguate を skimage.registration.phase_cross_correlation に追加しました (#6617)。

  • skimage.filters.farid (Farid & Simoncelli フィルター) で n 次元画像をサポートしました (#6257)。

  • skimage.restoration.wiener で n 次元画像をサポートしました (#6454)。

  • skimage.transform.EuclideanTransform のプロパティ rotation および translation、および skimage.transform.SimilarityTransform.scale で 3 次元をサポートしました (#6367)。

  • skimage.morphology.flood_fill で隣接しないピクセルを隣接要素とするフットプリントを許可しました (#6236)。

  • skimage.transform の AffineTransform、EssentialMatrixTransform、EuclideanTransform、FundamentalMatrixTransform、GeometricTransform、PiecewiseAffineTransform、PolynomialTransform、ProjectiveTransform、SimilarityTransform、estimate_transform、および matrix_transform で配列のようなオブジェクトを一貫してサポートしました (#6270)。

パフォーマンス#

  • skimage.feature.canny の実装の一部を Cython に移植することにより、パフォーマンスを向上させました (約 2 倍の高速化) (#6387)。

  • skimage.feature.hessian_matrix_eigvals および 2D の skimage.feature.structure_tensor_eigenvalues のパフォーマンスを向上させました (約 2 倍の高速化) (#6441)。

  • 冗長な計算を避けることで、skimage.measure.moments_central のパフォーマンスを向上させました (#6188)。

  • skimage.io のインポート時間を、matplotlib プラグインが必要な場合にのみロードするようにすることで削減しました (#6550)。

  • scikit-learn からの RANSAC の改善を skimage.measure.ransac に組み込み、反復回数を減らしました (#6046)。

  • skimage.exposure.match_histograms を使用した符号なし整数データでのヒストグラムマッチングのパフォーマンスを向上させました (#6209、#6354)。

  • skimage.filters のリッジフィルター meijering、sato、frangi、および hessian のメモリ消費量を削減しました (#6509)。

  • skimage.feature の blob_dog、blob_log、および blob_doh のメモリ消費量を削減しました (#6597)。

  • skimage.morphology.reconstruction で内部的に必要な最小の符号なし整数サイズを使用するようにしました。これにより、より高い精度またはより大きな配列で関数を操作できます。以前は int32 が使用されていました (#6342)。

  • skimage.filters.rank_order で必要な最小の符号なし整数サイズを使用するようにしました。これにより、より高い精度またはより大きな配列で関数を操作できます。以前は、返される labels および original_values は常に uint32 型でした (#6342)。

変更点と新規の非推奨#

  • 最小サポートバージョンとして Python 3.8 を設定しました (#6679)。

  • 公開されているアルゴリズムにより厳密に一致するように、skimage.filters.meijering、skimage.filters.sato、skimage.filters.frangi、および skimage.filters.hessian を書き直しました。この変更は後方互換性がなく、以前の実装とは異なる出力値になります。ヘッセ行列の計算がより正確になりました。ヘッセ行列の固有値のいずれかが、目的の極性のリッジと互換性のない符号を持つ場合は、フィルターが正しくゼロに設定されるようになりました。Frangi フィルターのガンマ定数が、最大ヘッセノルムに基づいて適応的に設定されるようになりました (#6446)。

  • skimage.future.graph の関数を skimage.graph に移動しました。これは、cut_threshold、cut_normalized、merge_hierarchical、rag_mean_color、RAG、show_rag、および rag_boundary に影響します (#6674)。

  • モデルが決定不足の場合、skimage.measure.LineModelND.estimate でエラーを発生させる代わりに False を返すようにしました (#6453)。

  • モデルが決定不足の場合、警告を発する代わりに skimage.measure.CircleModel.estimate で False を返すようにしました (#6453)。

  • skimage.filters.inverse を skimage.filters.inverse_filter に名前変更しました。skimage.filters.inverse は非推奨となり、次のリリースで削除されます (#6418、#6701)。

  • 最小サポート依存関係を numpy>=1.20 に更新しました (#6565)。

  • 最小サポート依存関係を scipy>=1.8 に更新しました (#6564)。

  • 最小サポート依存関係を networkx>=2.8 に更新しました (#6564)。

  • 最小サポート依存関係を pillow>=9.0.1 に更新しました (#6402)。

  • 最小サポート依存関係を setuptools 67 に更新しました (#6754)。

  • オプションの最小サポート依存関係を matplotlib>=3.3 に更新しました (#6383)。

  • skimage.feature.local_binary_pattern への非整数画像入力に対して警告を発するようにしました。この関数を浮動小数点画像に適用すると、隣接するピクセル間の小さな数値差が存在する場合に、予期しない結果が生じる可能性があります (#6272)。

  • skimage.registration.phase_cross_correlation がシフトベクトルのみを返す場合に警告を発するようにしました。次のリリース以降、この関数は常に 3 つのタプル (シフトベクトル、エラー、位相差) を返すようになります。この警告を抑制し、この新しい動作に切り替えるには、return_error="always" を使用してください (#6543)。

  • 浮動小数点データの場合に data_range が指定されていない場合、skimage.metrics.structural_similarity で警告を発するようにしました (#6612)。

  • skimage.filters.gaussian でのカラーチャネルの自動検出は非推奨となり、パラメータ channel_axis が明示的に設定されていない場合は警告が出力されるようになりました (#6583)。

完了した非推奨#

  • 延期されたバージョン 1.0 で削除が予定されていた skimage.viewer を削除しました (#6160)。

  • 非推奨パラメータ indices を skimage.feature.peak_local_max から削除しました (#6161)。

  • skimage.feature.structure_tensor_eigvals を削除しました（これは skimage.feature.structure_tensor_eigenvalues に置き換えられました）。また、skimage.feature.structure_tensor のデフォルトパラメータ値を order="rc" に変更しました (#6162)。

  • 非推奨パラメータ array を削除し、代わりに image を skimage.measure.find_contours で使用するようにしました (#6163)。

  • 非推奨の Qt IO プラグインと skivi コンソールスクリプトを削除しました (#6164)。

  • skimage.measure.marching_cubes の非推奨パラメータ値 method='_lorensen' を削除しました (#6230)。

  • 非推奨パラメータ multichannel を削除し、代わりに channel_axis を使用するようにしました。これは、skimage.draw.random_shapes, skimage.exposure.match_histograms, skimage.feature.multiscale_basic_features, skimage.feature.hog, skimage.feature.difference_of_gaussians, skimage.filters.unsharp_mask, および skimage.metrics.structural_similarity に影響します。skimage.restoration では、cycle_spin, denoise_bilateral, denoise_tv_bregman, denoise_tv_chambolle, denoise_wavelet, estimate_sigma, inpaint_biharmonic, および denoise_nl_means に影響します。skimage.segmentation では、felzenszwalb, random_walker, および slic に影響します。skimage.transform では、rescale, warp_polar, pyramid_reduce, pyramid_expand, pyramid_gaussian, および pyramid_laplacian に影響します。skimage.util では、montage と apply_parallel に影響します (#6583)。

  • 非推奨パラメータ selem を削除し、代わりに footprint を使用するようにしました。skimage.filters では、median, autolevel_percentile, gradient_percentile, mean_percentile, subtract_mean_percentile, enhance_contrast_percentile, percentile, pop_percentile, sum_percentile, threshold_percentile, mean_bilateral, pop_bilateral, sum_bilateral, autolevel, equalize, gradient, maximum, mean, geometric_mean, subtract_mean, median, minimum, modal, enhance_contrast, pop, sum, threshold, noise_filter, entropy, otsu, windowed_histogram, および majority に影響します。skimage.morphology では、flood_fill, flood, binary_erosion, binary_dilation, binary_opening, binary_closing, h_maxima, h_minima, local_maxima, local_minima, erosion, dilation, opening, closing, white_tophat, black_tophat, および reconstruction に影響します (#6583)。

  • skimage.filters.threshold_minimum, skimage.morphology.thin, および skimage.segmentation.chan_vese から非推奨パラメータ max_iter を削除し、代わりに max_num_iter を使用するようにしました (#6583)。

  • skimage.segmentation.active_contour から非推奨パラメータ max_iterations を削除し、代わりに max_num_iter を使用するようにしました (#6583)。

  • skimage.measure.label から非推奨パラメータ input を削除し、代わりに label_image を使用するようにしました (#6583)。

  • skimage.measure.regionprops と skimage.segmentation.active_contour から非推奨パラメータ coordinates を削除しました (#6583)。

  • skimage.measure.perimeter から非推奨パラメータ neighbourhood を削除し、代わりに neighborhood を使用するようにしました (#6583)。

  • skimage.morphology.rectangle から非推奨パラメータ height と width を削除し、代わりに ncols と nrows を使用するようにしました (#6583)。

  • skimage.morphology.remove_small_objects, skimage.morphology.remove_small_holes, および skimage.segmentation.clear_border から非推奨パラメータ in_place を削除し、代わりに out を使用するようにしました (#6583)。

  • skimage.restoration.richardson_lucy, skimage.segmentation.morphological_chan_vese, および skimage.segmentation.morphological_geodesic_active_contour から非推奨パラメータ iterations を削除し、代わりに num_iter を使用するようにしました (#6583)。

  • skimage.restoration.unsupervised_wiener のパラメータ user_params で、非推奨のキー "min_iter" と "max_iter" のサポートを削除し、代わりに "min_num_iter" と "max_num_iter" を使用するようにしました (#6583)。

  • skimage.feature から非推奨関数 greycomatrix と greycoprops を削除しました (#6583)。

  • 非推奨のサブモジュール skimage.morphology.grey と skimage.morphology.greyreconstruct を削除し、代わりに skimage.morphology を使用するようにしました (#6583)。

  • 非推奨のサブモジュール skimage.morphology.selem を削除し、代わりに skimage.morphology.footprints を使用するようにしました (#6583)。

  • 非推奨の skimage.future.graph.ncut を削除しました (これは skimage.graph.cut_normalized に置き換えられました) (#6685)。

バグ修正#

  • skimage.exposure.adjust_gamma の丸め誤差を修正しました (#6285)。

  • 入力座標が float を使用している場合でも、skimage.draw.rectangle の出力座標を丸めて int に変換するようにしました。この修正により、出力が他の描画関数と同様にインデックスに使用できるようになります (#6501)。

  • ピーク値が 0 より小さい場合に、skimage.feature.peak_local_max で画像境界付近のピークが予期せず除外されるのを回避しました (#6502)。

  • 整数入力データ型で最近傍内挿 (order == 0) を使用する場合、デフォルトで skimage.transform.resize でアンチエイリアシングが行われないようにしました (#6503)。

  • skimage.segmentation.slic でリサイズ中にマスクを使用するようにしました。以前は、コンパクトさの選択を画像の値に左右されないようにするために、画像をリサイズする際にマスクが無視されていました。新しい動作では、numpy.nan や numpy.infinity などの値をマスクできるようになりました。さらに、入力 image が2次元で、channel_axis が指定されている場合 (画像が多チャンネルであることを示す)、エラーを発生させます (#6525)。

  • skimage.feature.blog_dog および skimage.feature.blob_log で、パラメータ exclude_border にタプルを渡す際に予期しないエラーが発生するのを修正しました (#6533)。

  • skimage.segmentation.random_walker で、パラメータ labels に正の値としてシードが提供されない場合、特定のエラーメッセージを発生させるようにしました (#6562)。

  • 必要な intensity_image が利用できない場合、skimage.measure.regionprops から領域プロパティにアクセスする際に、特定のエラーメッセージを発生させるようにしました (#6584)。

  • オクターブ画像が小さすぎる場合に、skimage.feature.ORB.detect_and_extract で早期に処理を中断することで、エラーを回避するようにしました (#6590)。

  • Fortran 順序のメモリレイアウトを持つ画像に対して、skimage.restoration.inpaint_biharmonic を修正しました (#6263)。

  • skimage.filters.gaussian でのカラーチャネルの自動検出を修正しました (この動作は非推奨です。新しい非推奨事項を参照してください) (#6583)。

  • skimage.color.lab2rgb の警告のスタックレベルを修正しました (#6616)。

  • skimage.feature.hessian_matrix の戻り値の順序を修正し、2次元を超える画像に対して order='xy' が要求された場合にエラーを発生させるようにしました (#6624)。

  • skimage.filters.rank の関数で、2次元画像もサポートされていることに言及していなかった、誤解を招く例外を修正しました (#6666)。

  • skimage.graph.RAG.merge_nodes での重みのインプレースマージを修正しました (#6692)。

  • 内部の heappush 関数でのメモリ増加エラーを修正し、コンパイラ警告を抑制しました (#6727)。

  • Cascade.detect_multi_scale での構造体初期化に関するコンパイル警告を修正しました (#6728)。

ドキュメント#

新規#

  • ギャラリーの例「平坦なフットプリント（構造化要素）の分解」を追加しました (#6151)。

  • ギャラリーの例「バターワースフィルター」を追加し、skimage.filters.butterworth のドキュメント文字列を改善しました (#6251)。

  • ギャラリーの例「画像へのテキストのレンダリング」を追加しました (#6431)。

  • ギャラリーの例「金属合金の凝固の追跡」を追加しました (#6469)。

  • ギャラリーの例「コロカライゼーションメトリック」を追加しました (#6189)。

  • GitHub から適切なサポートリソースを見つけるのに役立つサポートページ (.github/SUPPORT.md) を追加しました (#6171、#6575)。

  • scikit-image の引用に役立つように、リポジトリに CITATION.bib を追加しました (#6195)。

  • dev.py を使用した新しい Meson ベースのビルドシステムの利用方法を追加しました (#6600)。

改善と更新#

  • ギャラリーの例「異なる推定量による周長の測定」を改善しました (#6200、#6121)。

  • ギャラリーの例「画像ピラミッドの構築」を、より多様な形状の画像とダウンサンプルファクターに対応させました (#6293)。

  • plotly を使用したインタラクティブなスライスエクスプローラーで、ギャラリーの例「（細胞の）3D 画像の探索」を適応させました (#4953)。

  • weights という用語の意味を明確にし、skimage.restoration.denoise_tv_bregman および skimage.restoration.denoise_tv_chambolle のドキュメント文字列を書き直しました (#6544)。

  • skimage.io.MultiImage の動作をドキュメント文字列でより正確に記述しました (#6290、#6292)。

  • skimage.segmentation.watershed で有効化されている watershed_line パラメータは、隣接するマーカー領域間の境界をキャッチしないことを明確にしました (#6280)。

  • skimage.morphology.skeletonize が任意の入力型の image を受け入れることを明確にしました (#6322)。

  • skimage.data で利用可能なさまざまな画像とデータセットを示すために、ギャラリーでグリッドサムネイルを使用しました (#6298、#6300、#6301)。

  • あまりぼやけない結果になるように、skimage.restoration.wiener のドキュメント文字列の例で balance を調整しました (#6265)。

  • skimage.io.imread および skimage.io.imsave での Path オブジェクトのサポートをドキュメント化しました (#6361)。

  • 離散化された画像を閾値処理できない場合、skimage.filters.threshold_multiotsu のエラーメッセージを改善しました (#6375)。

  • ギャラリーの例「重複なしでセグメンテーションラベルを拡張」で、元のラベルなしの画像も表示するようにしました (#6396)。

  • リリース 0.19 での grey* から skimage.feature.graymatrix および skimage.feature.graycoprops へのリファクタリングをドキュメント化しました (#6420)。

  • コア開発者ガイドに、新しい機能の組み込み基準をドキュメント化しました (#6488)。

  • ギャラリーの例「セグメンテーションアルゴリズムとスーパーピクセルアルゴリズムの比較」で、Watershed を適用した後のセグメントの数を表示するようにしました (#6535)。

  • Issue テンプレートを Issue フォームに置き換えました (#6554、#6576)。

  • プルリクエストテンプレートでレビューアガイドラインを拡張しました (#6208)。

  • プルリクエストテンプレートに pre-commit PR の手順を記載しました (#6578)。

  • skimage.metrics.structural_similarity のドキュメントストリングで浮動小数点データの取り扱いについて警告し、説明を追加しました (#6595)。

  • ギャラリーの例「核膜での蛍光強度測定」のアニメーション付き imshow で、強度の自動スケーリングを修正しました (#6599)。

  • INSTALL.rst で、scikit-image[data] と pooch への依存関係を明確にしました (#6619)。

  • conda のインストール手順で、紛らわしいループを使用しないようにしました (#6672)。

  • skimage.color の lab2xyz, rgb2lab, lab2lch, および lch2lab における L*a*b* と L*Ch の値の範囲をドキュメント化しました (#6688, #6697, #6719)。

  • skimage.feature.local_binary_pattern のドキュメントストリングで、より一貫したスタイルを使用しました (#6736)。

修正、スペル修正、および微調整#

  • ギャラリーの例「マーチングキューブ」で、非推奨の参照を削除し、skimage.measure.marching_cubes を使用するようにしました (#6377)。

  • scikit-image をインストールするための主要な OS に依存しない 2 つの方法のみをリストしました (#6557, #6560)。

  • skimage.morphology.flood のドキュメントストリングにおける connectivity パラメータの説明を修正しました (#6534)。

  • skimage.metrics.hausdorff_distance のドキュメントストリングの書式設定を修正しました (#6203)。

  • skimage.measure.moments_hu のドキュメントストリングのタイプミスを修正しました (#6016)。

  • skimage.util.random_noise の mode パラメータの書式設定を修正しました (#6532)。

  • SKIP 3 のリンク切れを修正しました (#6445)。

  • skimage.filters.sobel のドキュメントストリングのリンク切れを修正しました (#6474)。

  • 「neighbour」を EN-US のスペル「neighbor」に変更しました (#6204)。

  • LICENSE.txt に欠落していた著作権を追加し、SPDX 識別子に従って書式設定を使用しました (#6419)。

  • skimage.morphology.footprint_from_sequence をパブリック API ドキュメントに含めました (#6555)。

  • skimage.exposure.rescale_intensity のドキュメントストリングにおける戻り値の型に関する注記を修正しました (#6582)。

  • git:// 接続プロトコルの使用を停止し、それへの参照を削除しました (#6201, #6283)。

  • scikit-image のメーリングアドレスを新しいドメイン discuss.scientific-python.org に更新しました (#6255)。

  • doc/source/user_guide/getting_help.rst で非推奨のメーリングリストへの参照を削除しました (#6575)。

  • ギャラリーの例で「centre」の代わりに「center」を、「colour」の代わりに「color」を使用しました (#6421, #6422)。

  • api_changes.rst への参照を release_dev.rst に置き換えました (#6495)。

  • リリースされた最新バージョンの注釈を指すヘッダーを明確にしました (#6508)。

  • skimage.measure.regionprops のエラーメッセージに欠落していたスペースを追加しました (#6545)。

  • codespell を適用して、一般的なスペルミスを修正しました (#6537)。

  • normalized_mutual_information のドキュメントストリングで、math ディレクティブに欠落していたスペースを追加しました (#6549)。

  • skimage.morphology.isotropic_ 関数のドキュメントストリングの見出しの下線の長さを修正しました (#6628)。

  • ファイル名が plot_thresholding.py である重複した例が原因で、プロットの順序を修正しました (#6644)。

  • ギャラリーの例 plot_equalize で numpy の非推奨警告を削除しました (#6650)。

  • ギャラリーの例 plot_rank_filters でオープニングとクロージングの入れ替えを修正しました (#6652)。

  • ギャラリーの例 in plot_log_gamma.py で numpy の非推奨警告を削除しました (#6655)。

  • ギャラリーの例「グレースケール画像のティント処理」で警告と不要なメッセージを削除しました (#6656)。

  • 仮想環境をソースツリーの外に作成することを推奨するように、コントリビューションガイドを更新しました (#6675)。

  • skimage.data.coffee のドキュメントストリングのタイプミスを修正しました (#6740)。

  • skimage.graph.merge_nodes のドキュメントストリングで欠落していたバッククォートを追加しました (#6741)。

  • skimage.metrics.variation_of_information のタイプミスを修正しました (#6768)。

このリリースには71人の貢献者がいました[ファーストネームまたはログイン名でアルファベット順]#

  • Adeel Hassan

  • Albert Y. Shih

  • AleixBP (AleixBP)

  • Alex (sashashura)

  • Alexandr Kalinin

  • Alexandre de Siqueira

  • Amin (MOAMSA)

  • Antony Lee

  • Balint Varga

  • Ben Greiner

  • bsmietanka (bsmietanka)

  • Chris Roat

  • Chris Wood

  • Daria

  • Dave Mellert

  • Dudu Lasry

  • Elena Pascal

  • Eli Schwartz

  • Fabian Schneider

  • forgeRW (forgeRW)

  • Frank A. Krueger

  • Gregory Lee

  • Gus Becker

  • Hande Gözükan

  • Jacob Rosenthal

  • James Gao

  • Jan Kadlec

  • Jan-Hendrik Müller

  • Jan-Lukas Wynen

  • Jarrod Millman

  • Jeremy Muhlich

  • johnthagen (johnthagen)

  • Joshua Newton

  • Juan DF

  • Juan Nunez-Iglesias

  • Judd Storrs

  • Larry Bradley

  • Lars Grüter

  • lihaitao (li1127217ye)

  • Lucas Johnson

  • Malinda (maldil)

  • Marianne Corvellec

  • Mark Harfouche

  • Martijn Courteaux

  • Marvin Albert

  • Matthew Brett

  • Matthias Bussonnier

  • Miles Lucas

  • Nathan Chan

  • Naveen

  • OBgoneSouth (OBgoneSouth)

  • Oren Amsalem

  • Preston Buscay

  • Peter Sobolewski

  • Peter Bell

  • Ray Bell

  • Riadh Fezzani

  • Robin Thibaut

  • Ross Barnowski

  • samtygier (samtygier)

  • Sandeep N Menon

  • Sanghyeok Hyun

  • Sebastian Berg

  • Sebastian Wallkötter

  • Simon-Martin Schröder

  • Stefan van der Walt

  • Teemu Kumpumäki

  • Thanushi Peiris

  • Thomas Voigtmann

  • Tim-Oliver Buchholz

  • Tyler Reddy

このリリースには42人のレビュアーが貢献しました[ファーストネームまたはログイン名でアルファベット順]#

  • Abhijeet Parida

  • Albert Y. Shih

  • Alex (sashashura)

  • Alexandre de Siqueira

  • Antony Lee

  • Ben Greiner

  • Carlo Dri

  • Chris Roat

  • Daniele Nicolodi

  • Daria

  • Dudu Lasry

  • Eli Schwartz

  • François Boulogne

  • Gregory Lee

  • Gus Becker

  • Jacob Rosenthal

  • James Gao

  • Jan-Hendrik Müller

  • Jarrod Millman

  • Juan DF

  • Juan Nunez-Iglesias

  • Lars Grüter

  • Malinda (maldil)

  • Marianne Corvellec

  • Mark Harfouche

  • Martijn Courteaux

  • Marvin Albert

  • Matthias Bussonnier

  • Oren Amsalem

  • Ralf Gommers

  • Riadh Fezzani

  • Robert Haase

  • Robin Thibaut

  • Sandeep N Menon

  • Sanghyeok Hyun

  • Sebastian Berg

  • Sebastian Wallkötter

  • Simon-Martin Schröder

  • Stefan van der Walt

  • Thanushi Peiris

  • Thomas Voigtmann

  • Tim-Oliver Buchholz