scikit-image 0.12.3 (2016-03-08)#

我们很高兴地宣布发布 scikit-image v0.12.3！

scikit-image 是一个用于 SciPy 的图像处理工具箱，包括用于分割、几何变换、色彩空间操作、分析、滤波、形态学、特征检测等算法。

有关更多信息、示例和文档，请访问我们的网站

https://scikit-image.cn

以及我们的示例库

https://scikit-image.cn/docs/dev/auto_examples/

亮点和新功能#

在此版本中，我们合并了 200 多个拉取请求，其中包含错误修复、清理、改进的文档和新功能。亮点包括

3D 骨骼化 (#1923)
使用 dask 的并行化框架：skimage.util.apply_parallel (#1493)
拉普拉斯算子 filters.laplace (#1763)
带有圆形斑点的合成二维和三维二进制数据 (#1485)
imageio 库的插件 (#1575)
修复算法 (#1804)
measure.label 的背景像素的新处理：默认情况下，0 值像素被视为背景，并且背景像素的标签为 0。
skimage.measure.regionprops 对 3D 图像的部分支持 (#1505)
用于纹理分类的多块局部二值模式 (MB-LBP) (#1536)
接缝雕刻（无失真调整大小）(#1459)
简单的图像比较指标（PSNR、NRMSE）(#1897)
基于区域边界的区域邻接图 (RAG) (#1495)
从标签图像构建 RAG (#1826)
morphology.remove_small_holes 现在补充了 morphology.remove_small_objects (#1689)
morphology.skeletonize 的更快的 cython 实现
restoration.denoise_tv_chambolle 和 feature.peak_local_max 中更合适的默认权重
更正了 measure.regionprops 中欧拉特征计算中的错误。
将 jet 替换为 viridis 作为默认颜色映射
对 color.gray2rgb 的 alpha 图层支持
结构相似度度量 (measure.compare_ssim) 现在是 n 维的，并且还支持颜色通道。
我们修复了 segmentation.watershed 中平台期错误传播的问题

文档

示例库在新部分中的组织
更频繁（自动）更新在线文档

API 更改#

equalize_adapthist 现在采用 kernel_size 关键字参数，替换 ntiles_* 参数。
函数 blob_dog、blob_log 和 blob_doh 现在返回浮点数数组而不是整数数组。
transform.integrate 现在采用元组列表而不是整数来定义要积分的窗口。
skimage.transform.warp 中的 reverse_map 参数已被删除。
skimage.segmentation.slic 中的 enforce_connectivity 默认为 True。
skimage.measure.fit.BaseModel._params、skimage.transform.ProjectiveTransform._matrix、skimage.transform.PolynomialTransform._params、skimage.transform.PiecewiseAffineTransform.affines_* 属性已被删除。
skimage.filters.denoise_* 已移动到 skimage.restoration.denoise_*。

弃用#

filters.gaussian_filter 已重命名为 filters.gaussian
filters.gabor_filter 已重命名为 filters.gabor
restoration.nl_means_denoising 已重命名为 restoration.denoise_nl_means
measure.LineModel 已弃用，推荐使用 measure.LineModelND
measure.structural_similarity 已重命名为 measure.compare_ssim
data.lena 已弃用，并且图库示例改为使用 data.astronaut() 图片。

此版本的贡献者#

（按姓氏字母顺序排列）