scikit-image 0.20.0 (2023-02-28)

scikit-image 是一个基于 SciPy 构建的图像处理工具箱，它包含用于分割、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

在此版本中，skimage.measure 中的许多函数现在支持具有不同体素间距的各向异性图像。

进行了许多性能改进，例如在 skimage.morphology 中支持足迹分解

文档中添加了四个新的图库示例，包括新的交互式示例“跟踪金属合金的凝固”。

此版本完成了向更灵活的 channel_axis 参数的转换，用于指示多通道图像，并包含其他一些弃用，这些弃用使 API 更加一致和具有表达力。

最后，为了准备在即将发布的 Python 3.12 版本中删除 distutils，我们用 meson 和静态 pyproject.toml 规范替换了我们的构建系统。

此版本支持 Python 3.8–3.11。

新功能和改进

• 在 skimage.morphology 中支持对几个足迹生成和消耗函数进行足迹分解。通过将足迹分解为几个较小的足迹，可以潜在地加速形态学操作。分解的足迹可以使用 skimage.morphology 中函数 rectangle、diamond、disk、cube、octahedron、ball 和 octagon 的新参数 decomposition 生成。skimage.morphology 中函数 binary_erosion、binary_dilation、binary_opening、binary_closing、erosion、dilation、opening、closing、white_tophat 和 black_tophat 的 footprint 参数现在接受 2 元素元组序列 (footprint_i, num_iter_i)，其中序列的每个条目 i 都包含一个足迹以及应该迭代应用的次数。这是上述足迹分解产生的形式 (#5482, #6151)。

• 支持具有不同体素间距的各向异性图像。可以使用 skimage.measure 中以下函数的新参数 spacing 定义间距：regionprops、regionprops_table、moments、moments_central、moments_normalized、centroid、inertia_tensor 和 inertia_tensor_eigvals。体素间距在 skimage.measure.regionprops 中用于以下现有属性：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 和 moments_weighted_hu。新的属性 num_pixels 和 coords_scaled 也可用。有关更多详细信息，请参阅各自的文档字符串 (#6296)。

• 在 skimage.morphology 中添加各向同性二值形态学算子 isotropic_closing、isotropic_dilation、isotropic_erosion 和 isotropic_opening。这些函数返回与非各向同性对应函数相同的结果，但对于大型圆形结构元素执行速度更快 (#6492)。

• 将新的共定位指标 pearson_corr_coeff、manders_coloc_coeff、manders_overlap_coeff 和 intersection_coeff 添加到 skimage.measure (#6189)。

• 通过新的参数 method，在 skimage.metrics.hausdorff_distance 中支持修改后的 Hausdorff 距离 (MHD) 指标。与有向 Hausdorff 距离 (HD) 相比，MHD 对异常值可能更稳健 (#5581)。

• 添加两个数据集 skimage.data.protein_transport 和 skimage.data.nickel_solidification (#6087)。

• 向 skimage.feature.hessian_matrix 添加新参数 use_gaussian_derivatives，该参数允许通过与高斯导数卷积来计算 Hessian 矩阵 (#6149)。

• 向 skimage.filters.butterworth 添加新参数 squared_butterworth 和 npad，它们分别支持传统滤波或平方滤波和边缘填充 (#6251)。

• 支持从具有任意序列的 load_pattern 构建 skimage.io.ImageCollection，只要提供了匹配的 load_func 即可 (#6276)。

• 向 skimage.metrics.adapted_rand_error 添加新参数 alpha，允许控制赋予精度和召回率的权重 (#6472)。

• 为 skimage.measure.grid_points_in_poly 添加新参数 binarize，以选择性地返回标签，指示像素是在多边形内部、外部还是边界上（#6515）。

• 为 skimage.measure.convex_hull_image 添加新参数 include_borders，以选择性地从最终的凸包掩码中排除顶点或边（#6515）。

• 为 skimage.measure.regionprops 添加新参数 offsets，可以选择性地指定原点的坐标，并影响属性 coords_scaled 和 coords（#3706）。

• 为 skimage.registration.phase_cross_correlation 添加新参数 disambiguate，以选择性地消除周期性位移的歧义（#6617）。

• 在 skimage.filters.farid（Farid & Simoncelli 滤波器）中支持 n 维图像（#6257）。

• 在 skimage.restoration.wiener 中支持 n 维图像（#6454）。

• 在 skimage.transform.EuclideanTransform 以及 skimage.transform.SimilarityTransform.scale 中支持属性 rotation 和 translation 的三维表示（#6367）。

• 允许在 skimage.morphology.flood_fill 中使用具有非相邻像素作为邻居的足迹（#6236）。

• 在 skimage.transform 中的 AffineTransform、EssentialMatrixTransform、EuclideanTransform、FundamentalMatrixTransform、GeometricTransform、PiecewiseAffineTransform、PolynomialTransform、ProjectiveTransform、SimilarityTransform、estimate_transform 和 matrix_transform 中一致地支持类数组对象（#6270）。

性能

• 通过将其部分实现移植到 Cython，提高 skimage.feature.canny 的性能（约 2 倍加速）（#6387）。

• 提高 skimage.feature.hessian_matrix_eigvals 和二维 skimage.feature.structure_tensor_eigenvalues 的性能（约 2 倍加速）（#6441）。

• 通过避免冗余计算，提高 skimage.measure.moments_central 的性能（#6188）。

• 通过仅在需要时加载 matplotlib 插件，减少 skimage.io 的导入时间（#6550）。

• 将 scikit-learn 中的 RANSAC 改进合并到 skimage.measure.ransac 中，从而减少迭代次数（#6046）。

• 使用 skimage.exposure.match_histograms 提高无符号整数数据的直方图匹配性能。（#6209，#6354）。

• 减少 skimage.filters 中脊滤波器 meijering、sato、frangi 和 hessian 的内存消耗（#6509）。

• 减少 skimage.feature 中 blob_dog、blob_log 和 blob_doh 的内存消耗（#6597）。

• 在 skimage.morphology.reconstruction 中内部使用最小所需大小的无符号整数，这允许该函数以更高的精度或在更大的数组上操作。以前，使用的是 int32。（#6342）。

• 在 skimage.filters.rank_order 中使用最小所需大小的无符号整数，这允许该函数以更高的精度或在更大的数组上操作。以前，返回的 labels 和 original_values 始终为 uint32 类型。（#6342）。

更改和新的弃用

• 将 Python 3.8 设置为最低支持版本（#6679）。

• 重写 skimage.filters.meijering、skimage.filters.sato、skimage.filters.frangi 和 skimage.filters.hessian，以更密切地匹配已发布的算法。此更改向后不兼容，并且将导致与先前实现不同的输出值。Hessian 矩阵的计算现在更加准确。当其中一个 Hessian 特征值的符号与所需极性的脊不兼容时，滤波器现在将正确设置为零。Frangi 滤波器的 gamma 常数现在根据最大 Hessian 范数自适应设置（#6446）。

• 将 skimage.future.graph 中的函数移动到 skimage.graph。这会影响 cut_threshold、cut_normalized、merge_hierarchical、rag_mean_color、RAG、show_rag 和 rag_boundary（#6674）。

• 如果模型未确定，则在 skimage.measure.LineModelND.estimate 中返回 False 而不是引发错误（#6453）。

• 如果模型未确定，则在 skimage.measure.CircleModel.estimate 中返回 False 而不是发出警告（#6453）。

• 将 skimage.filters.inverse 重命名为 skimage.filters.inverse_filter。skimage.filters.inverse 已被弃用，将在下一个版本中删除（#6418，#6701）。

• 将最低支持的依赖项更新为 numpy>=1.20（#6565）。

• 将最低支持的依赖项更新为 scipy>=1.8（#6564）。

• 将最低支持的依赖项更新为 networkx>=2.8（#6564）。

• 将最低支持的依赖项更新为 pillow>=9.0.1（#6402）。

• 将最低支持的依赖项更新为 setuptools 67（#6754）。

• 将可选的最低支持依赖项更新为 matplotlib>=3.3（#6383）。

• 警告 skimage.feature.local_binary_pattern 的非整数图像输入。当相邻像素之间存在小的数值差异时，将该函数应用于浮点图像可能会产生意外的结果（#6272）。

• 如果 skimage.registration.phase_cross_correlation 仅返回位移向量，则发出警告。从下一个版本开始，此函数将始终返回一个包含三个元素的元组（位移向量、误差、相位差）。使用 return_error="always" 来消除此警告并切换到此新行为（#6543）。

• 如果对于浮点数据未指定 data_range，则在 skimage.metrics.structural_similarity 中发出警告（#6612）。

• 在 skimage.filters.gaussian 中已弃用颜色通道的自动检测，如果未显式设置参数 channel_axis，则会发出警告（#6583）。

已完成的弃用

• 移除计划在推迟的 1.0 版本中移除的 skimage.viewer (#6160)。

• 从 skimage.feature.peak_local_max 中移除已弃用的参数 indices (#6161)。

• 移除 skimage.feature.structure_tensor_eigvals (它已被 skimage.feature.structure_tensor_eigenvalues 替换)，并将 skimage.feature.structure_tensor 中的默认参数值更改为 order="rc" (#6162)。

• 从 skimage.measure.find_contours 中移除已弃用的参数 array，使用 image 代替 (#6163)。

• 移除已弃用的 Qt IO 插件和 skivi 控制台脚本 (#6164)。

• 移除 skimage.measure.marching_cubes 中已弃用的参数值 method='_lorensen' (#6230)。

• 移除已弃用的参数 multichannel；请改用 channel_axis。这会影响 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 和 skimage.metrics.structural_similarity。在 skimage.restoration 中，这会影响 cycle_spin、denoise_bilateral、denoise_tv_bregman、denoise_tv_chambolle、denoise_wavelet、estimate_sigma、inpaint_biharmonic 和 denoise_nl_means。在 skimage.segmentation 中，这会影响 felzenszwalb、random_walker 和 slic。在 skimage.transform 中，这会影响 rescale、warp_polar、pyramid_reduce、pyramid_expand、pyramid_gaussian 和 pyramid_laplacian。在 skimage.util 中，这会影响 montage 和 apply_parallel (#6583)。

• 移除已弃用的参数 selem；请改用 footprint。在 skimage.filters 中，这会影响 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 和 majority。在 skimage.morphology 中，这会影响 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 和 reconstruction (#6583)。

• 从 skimage.filters.threshold_minimum、skimage.morphology.thin 和 skimage.segmentation.chan_vese 中移除已弃用的参数 max_iter；请改用 max_num_iter (#6583)。

• 从 skimage.segmentation.active_contour 中移除已弃用的参数 max_iterations；请改用 max_num_iter (#6583)。

• 从 skimage.measure.label 中移除已弃用的参数 input；请改用 label_image (#6583)。

• 从 skimage.measure.regionprops 和 skimage.segmentation.active_contour 中移除已弃用的参数 coordinates (#6583)。

• 从 skimage.measure.perimeter 中移除已弃用的参数 neighbourhood；请改用 neighborhood (#6583)。

• 从 skimage.morphology.rectangle 中移除已弃用的参数 height 和 width；请改用 ncols 和 nrows (#6583)。

• 从 skimage.morphology.remove_small_objects、skimage.morphology.remove_small_holes 和 skimage.segmentation.clear_border 中移除已弃用的参数 in_place；请改用 out (#6583)。

• 从 skimage.restoration.richardson_lucy、skimage.segmentation.morphological_chan_vese 和 skimage.segmentation.morphological_geodesic_active_contour 中移除已弃用的参数 iterations；请改用 num_iter (#6583)。

• 移除对 skimage.restoration.unsupervised_wiener 的参数 user_params 中已弃用的键 "min_iter" 和 "max_iter" 的支持；请改用 "min_num_iter" 和 "max_num_iter" (#6583)。

• 从 skimage.feature 中移除已弃用的函数 greycomatrix 和 greycoprops (#6583)。

• 移除已弃用的子模块 skimage.morphology.grey 和 skimage.morphology.greyreconstruct；请改用 skimage.morphology (#6583)。

• 移除已弃用的子模块 skimage.morphology.selem；请改用 skimage.morphology.footprints (#6583)。

• 移除已弃用的 skimage.future.graph.ncut（它已被 skimage.graph.cut_normalized 替换）(#6685)。

错误修复

• 修复 skimage.exposure.adjust_gamma 中的舍入误差 (#6285)。

• 将 skimage.draw.rectangle 的输出坐标四舍五入并转换为 int，即使输入坐标使用 float。此修复确保输出可以像其他绘制函数一样用于索引 (#6501)。

• 避免在 skimage.feature.peak_local_max 中，如果峰值小于 0，则意外排除图像边界附近的峰值 (#6502)。

• 当使用最近邻插值 (order == 0) 和整数输入数据类型时，默认避免在 skimage.transform.resize 中进行抗锯齿处理 (#6503)。

• 在 skimage.segmentation.slic 中进行重新缩放时使用掩码。以前，当重新缩放图像以使紧凑性的选择对图像值不敏感时，会忽略掩码。新的行为使得可以屏蔽诸如 numpy.nan 或 numpy.infinity 等值。此外，如果输入 image 有两个维度并且指定了 channel_axis，则会引发错误，表明该图像是多通道的 (#6525)。

• 修复在将元组传递给 skimage.feature.blog_dog 和 skimage.feature.blob_log 中的参数 exclude_border 时发生的意外错误 (#6533)。

• 如果在参数 labels 中没有提供任何正值的种子，则在 skimage.segmentation.random_walker 中引发特定的错误消息 (#6562)。

• 当所需的 intensity_image 不可用时，从 skimage.measure.regionprops 访问区域属性时引发特定的错误消息 (#6584)。

• 如果八度图像太小，则通过提前中断来避免 skimage.feature.ORB.detect_and_extract 中的错误 (#6590)。

• 修复具有 Fortran 内存布局的图像的 skimage.restoration.inpaint_biharmonic (#6263)。

• 修复 skimage.filters.gaussian 中颜色通道的自动检测（此行为已弃用，请参阅新的弃用）(#6583)。

• 修复 skimage.color.lab2rgb 中警告的 stacklevel (#6616)。

• 修复 skimage.feature.hessian_matrix 的返回值顺序，如果请求 order='xy' 用于超过 2 个维度的图像，则引发错误 (#6624)。

• 修复 skimage.filters.rank 中的函数中误导性的异常，该异常没有提及也支持 2D 图像 (#6666)。

• 修复 skimage.graph.RAG.merge_nodes 中权重的就地合并 (#6692)。

• 修复内部 heappush 函数中不断增长的内存错误并消除编译器警告 (#6727)。

• 修复 Cascade.detect_multi_scale 中关于结构体初始化的编译警告 (#6728)。

文档

新增

• 添加图库示例“分解平面足迹（结构元素）” (#6151)。

• 添加图库示例“巴特沃斯滤波器”并改进 skimage.filters.butterworth 的文档字符串 (#6251)。

• 添加图库示例“将文本渲染到图像上” (#6431)。

• 添加图库示例“跟踪金属合金的凝固” (#6469)。

• 添加图库示例“共定位指标” (#6189)。

• 添加支持页面 (.github/SUPPORT.md) 以帮助 GitHub 用户找到适当的支持资源 (#6171, #6575)。

• 将 CITATION.bib 添加到存储库中以帮助引用 scikit-image (#6195)。

• 添加使用基于 Meson 的新构建系统和 dev.py 的用法说明 (#6600)。

改进 & 更新

• 改进图库示例“使用不同的估计器测量周长” (#6200, #6121)。

• 使图库示例“构建图像金字塔”适应更多样化的形状图像和下采样因子 (#6293)。

• 使用 plotly 的交互式切片浏览器改编图库示例“探索 3D 图像（细胞）” (#4953)。

• 阐明 weights 术语的含义，并重写 skimage.restoration.denoise_tv_bregman 和 skimage.restoration.denoise_tv_chambolle 的文档字符串 (#6544)。

• 在其文档字符串中更准确地描述 skimage.io.MultiImage 的行为 (#6290, #6292)。

• 阐明启用的 watershed_line 参数不会在 skimage.segmentation.watershed 中捕获相邻标记区域之间的边界 (#6280)。

• 阐明 skimage.morphology.skeletonize 接受任何输入类型的 image (#6322)。

• 在我们的图库中使用网格缩略图来演示 skimage.data 中可用的不同图像和数据集 (#6298, #6300, #6301)。

• 调整 skimage.restoration.wiener 的文档字符串示例中的 balance，以获得不太模糊的结果 (#6265)。

• 记录 skimage.io.imread 和 skimage.io.imsave 中对 Path 对象 的支持 (#6361)。

• 如果无法对离散图像进行阈值处理，则改进 skimage.filters.threshold_multiotsu 中的错误消息 (#6375)。

• 在图库示例“扩展分割标签而不重叠”中也显示原始未标记的图像 (#6396)。

• 记录在 0.19 版本中将 grey* 重构为 skimage.feature.graymatrix 和 skimage.feature.graycoprops (#6420)。

• 记录核心开发者指南中新功能的功能包含标准 (#6488)。

• 在图库示例“分割和超像素算法的比较”中，打印应用 Watershed 后分割的数量 (#6535)。

• 将问题模板替换为问题表单 (#6554, #6576)。

• 在拉取请求模板中扩展审查指南 (#6208)。

• 在拉取请求模板中提供预提交 PR 指令 (#6578)。

• 警告并解释 skimage.metricts.structural_similarity 的文档字符串中对浮点数据的处理 (#6595)。

• 修复图库示例“测量核膜处的荧光强度”中动画 imshow 的强度自动缩放 (#6599)。

• 在 INSTALL.rst 中阐明对 scikit-image[data] 和 pooch 的依赖性 (#6619)。

• 在 conda 的安装说明中不要使用令人困惑的循环 (#6672)。

• 在 skimage.color 中的 lab2xyz、rgb2lab、lab2lch 和 lch2lab 中记录 L*a*b* 和 L*Ch 的值范围 (#6688, #6697, #6719)。

• 在 skimage.feature.local_binary_pattern 的文档字符串中使用更一致的样式 (#6736)。

修复，拼写和小的调整

• 移除已弃用的引用，并在图库示例“Marching Cubes”中使用 skimage.measure.marching_cubes (#6377)。

• 仅列出两种主要的、与操作系统无关的 scikit-image 安装方法 (#6557, #6560)。

• 修复 skimage.morphology.flood 的文档字符串中 connectivity 参数的描述 (#6534)。

• 修复 skimage.metrics.hausdorff_distance 的文档字符串中的格式问题 (#6203)。

• 修复 skimage.measure.moments_hu 的文档字符串中的拼写错误 (#6016)。

• 修复 skimage.util.random_noise 中 mode 参数的格式问题 (#6532)。

• 修复 SKIP 3 中的断开链接 (#6445)。

• 修复 skimage.filters.sobel 的文档字符串中的断开链接 (#6474)。

• 将 “neighbour” 更改为美式英语拼写 “neighbor” (#6204)。

• 将缺失的版权信息添加到 LICENSE.txt 并使用符合 SPDX 标识符的格式 (#6419)。

• 将 skimage.morphology.footprint_from_sequence 包含在公共 API 文档中 (#6555)。

• 更正 skimage.exposure.rescale_intensity 的文档字符串中关于返回类型的注释 (#6582)。

• 停止使用 git:// 连接协议并删除对其的引用 (#6201, #6283)。

• 将 scikit-image 的邮件地址更新为新域名 discuss.scientific-python.org (#6255)。

• 删除 doc/source/user_guide/getting_help.rst 中对已弃用邮件列表的引用 (#6575)。

• 在图库示例中使用 “center” 代替 “centre”，使用 “color” 代替 “colour” (#6421, #6422)。

• 将对 api_changes.rst 的引用替换为 release_dev.rst (#6495)。

• 澄清指向最新版本发行说明的标题 (#6508)。

• 在 skimage.measure.regionprops 的错误消息中添加缺失的空格 (#6545)。

• 应用 codespell 来修复常见的拼写错误 (#6537)。

• 在 normalized_mutual_information 的文档字符串中的数学指令中添加缺失的空格 (#6549)。

• 修复 skimage.morphology.isotropic_ 函数中文档字符串标题下划线的长度 (#6628)。

• 修复由于文件名 plot_thresholding.py 重复导致的绘图顺序问题 (#6644)。

• 消除图库示例 plot_equalize 中的 numpy 弃用警告 (#6650)。

• 修复图库示例 plot_rank_filters 中 opening 和 closing 的交换问题 (#6652)。

• 消除图库示例 in plot_log_gamma.py 中的 numpy 弃用警告 (#6655)。

• 删除图库示例“Tinting gray-scale images”中的警告和不必要的消息 (#6656)。

• 更新贡献指南，建议在源代码树之外创建虚拟环境 (#6675)。

• 修复 skimage.data.coffee 的文档字符串中的拼写错误 (#6740)。

• 在 skimage.graph.merge_nodes 的文档字符串中添加缺失的反引号 (#6741)。

• 修复 skimage.metrics.variation_of_information 中的拼写错误 (#6768)。

其他和开发相关的更新

治理与规划

• 添加 SKIP 4 “Transitioning to scikit-image 2.0” 的草案 (#6339, #6353)。

维护

• 准备 v0.20.0 的发行说明 (#6556, #6766)。

• 添加并测试基于 Meson 的替代构建系统，作为已弃用的 distutils 系统的替代方案 (#6536)。

• 在 Cython 代码中使用 cnp.float32_t 和 cnp.float64_t 而不是 float 和 double (#6303)。

• 将 skimage/measure/mc_meta 文件夹移动到 tools/precompute/ 文件夹，以避免不必要地将其分发给用户 (#6294)。

• 删除 tools/precompute/mc_meta/createluts.py 中未使用的函数 getLutNames (#6294)。

• 将数据文件的 URL 指向特定的 commit (#6297)。

• 从项目 README 中删除 Codecov 徽章 (#6302)。

• 删除 doc/ext/notebook_doc.py 中对 'python_to_notebook' 的未定义引用 (#6307)。

• 参数化 skimage.measure.tests.test_moments 中的测试 (#6323)。

• 避免在 skimage.morphology.skeletonize 中进行不必要的复制，并更新代码样式和测试 (#6327)。

• 修复 _probabilistic_hough_line 中的拼写错误 (#6373)。

• 在 skimage.measure._regionprops 中从 COL_DTYPES 派生 OBJECT_COLUMNS (#6389)。

• 支持 NumPy 1.23 的 loadtxt 与 skimage/feature/orb_descriptor_positions.txt (#6400)。

• 从支持的要求中排除 pillow 9.1.1 (#6384)。

• 使用与默认使用的相同的 numpy 版本依赖项进行构建 (#6409)。

• 向前移植 v0.19.1 和 v0.19.2 的发行说明 (#6253)。

• 向前移植 v0.19.3 的发行说明 (#6416)。

• 从软件包安装中排除 doc.* 的子模块 (#6428)。

• 在 skimage.transform._geometric 中用 simplices 替换已弃用的 vertices (#6430)。

• 修复 skimage.filters.sato 中的小拼写错误 (#6434)。

• 简化脊线滤波器中的按绝对值排序 (#6440)。

• 删除 TODO.txt 中已完成的项目 (#6442)。

• 删除 skimage.feature._canny 中的重复导入 (#6457)。

• 使用 with open(...) as f 而不是 f = open(...) (#6458)。

• 尽可能使用上下文管理器 (#6484)。

• 使用 broadcast_to 而不是 as_strided 来生成广播数组 (#6476)。

• 在 skimage.registration._optical_flow._tvl1 的文档字符串中使用 moving_image (#6480)。

• 在 skimage.future.graph.show_rag 中使用 pyplot.get_cmap 代替已弃用的 cm.get_cmap，以兼容 matplotlib 3.3 到 3.6 版本 (#6483, #6490)。

• 更新 plot_euler_number.py 以兼容 matplotlib 3.6 (#6522)。

• 对 build.txt 进行非功能性更改，以修复 CircleCI 上的缓存问题 (#6528)。

• 将 setup.cfg 中已弃用的字段 license_file 更新为 license_files (#6529)。

• 使用 git blame 忽略 codespell 的修复 (#6539)。

• 删除 FUNDING.yml，优先使用组织版本 (#6553)。

• 处理 tifffile.imwrite 默认值的待定更改，并避免测试警告 (#6460)。

• 通过更新为 networkx.to_scipy_sparse_array 来处理弃用 (#6564)。

• 更新最低支持的 numpy、scipy 和 networkx 版本 (#6385)。

• 在 CI 中启用 pre-commit 后应用 linting 结果 (#6568)。

• 重构延迟加载以使用存根 & lazy_loader 包 (#6577)。

• 更新 sphinx 配置 (#6579)。

• 更新 pyproject.toml 以支持 Python 3.11 并修复 Windows 上 32 位固定包的问题 (#6519)。

• 更新 grlee77 的 mailmap 条目中的主要电子邮件地址 (#6639)。

• 处理 NumPy 1.24 中引入的新警告 (#6637)。

• 删除 pyproject.toml 中对 ninja 的不必要依赖 (#6634)。

• 固定到最新的 meson-python >=0.11.0 (#6627)。

• 在 skimage.color.lab2xyz 中将警告堆栈级别增加 1 (#6613)。

• 将 OpenBLAS 更新至 v0.3.17 (#6607, #6610)。

• 与 SciPy 同步修复 Windows 上的 Meson 构建 (#6609)。

• 在 skimage/meson.build 中为 run_command 设置 check: true (#6606)。

• 添加 dev.py 和设置命令 (#6600)。

• 将 dev.py 命令组织成 sections (#6629)。

• 删除配置中的 thumbnail_size，因为 sphinx-gallery>=0.9.0 (#6647)。

• 为 skimage.transform.resize 添加新的测试用例 (#6669)。

• 使用 meson-python 主分支 (#6671)。

• 简化 QhullError 导入 (#6677)。

• 删除旧的 SciPy 冗余代码 (#6678, #6681)。

• 删除对 imread 包的旧引用 (#6680)。

• 删除 Pillow 冗余代码（以及一些其他清理）(#6683)。

• 删除剩余的 gtk_plugin.ini (#6686)。

• 准备 v0.20.0rc0 版本 (#6706)。

• 删除 Python 3.11 的预发布后缀 (#6709)。

• 放宽 SciPy 1.10 的测试 (#6715)。

• 仅在编译器支持的情况下才指定 C 标志 (#6716)。

• 在 skimage/meson.build 中从 skimage/__init__.py 提取版本信息 (#6723)。

• 修复 Cython 错误/警告 (#6725)。

• 从 requirements 生成 pyproject 依赖项 (#6726)。

• 维护：使用 uintptr_t 计算新的堆指针位置 (#6734)。

• 下定决心：删除 distutils 和 setup.py (#6738)。

• 使用 meson-python 开发人员版本 (#6753)。

• 要求 setuptools 65.6+ (#6751)。

• 删除 setup.cfg，改用 pyproject.toml (#6758)。

• 更新 pyproject.toml 以使用 meson-python>=0.13.0rc0 (#6759)。

基准测试

• 为 morphology.local_maxima 添加基准测试 (#3255)。

• 为 skimage.morphology.reconstruction 添加基准测试 (#6342)。

• 将基准测试环境更新为 Python 3.10 和 NumPy 1.23 (#6511)。

CI & 自动化

• 添加 Github actions/stale 以标记 “dormant” 的问题和 PR (#6506, #6546, #6552)。

• 修复延迟加载子包的 API 文档自动生成问题 (#6075)。

• 使用浅克隆检出 gh-pages (#6085)。

• 修复 dev 文档构建 (#6091)。

• 通过排除 Pillow 9.1.0 来修复 CI (#6315)。

• 在 tools/github/before_install.sh 中将 pip 固定到 <22.1 (#6379)。

• 将 GH actions 从 v2 更新到 v3 (#6382)。

• 更新到支持的 CircleCI 镜像 (#6401)。

• 使用 artifact-redirector (#6407)。

• 向前移植 gh-6369：修复 windows wheels：使用 vsdevcmd.bat 确保 rc.exe 在路径上 (#6417)。

• 将 GitHub Actions 权限限制为必需的权限 (#6426, #6504)。

• 在 Actions 工作流程中更新到 Ubuntu LTS 版本 (#6478)。

• 在 benchmarks.yaml 工作流程中放松标签名称比较 (#6520)。

• 通过 pre-commit 添加 linting (#6563)。

• 为 Python 3.11 添加 CI 测试 (#6566)。

• 修复 Scipy 1.9.2 的 CI (#6567)。

• 在 MacOS 上测试可选的 Py 3.10 依赖项 (#6580)。

• 在 GHA MacOS 工作流程和 azure-pipelines.yml 中固定 setuptools (#6626)。

• 构建 Python 3.11 wheels (#6581)。

• 修复 CircleCI 上的文档构建并添加 ccache (#6646)。

• 通过分支而不是标签在 CI 上构建 wheels (#6668)。

• 不要在推送到 main 分支时构建 wheels (#6673)。

• 使用 tools/github/before_install.sh wheels 工作流程 (#6718)。

• 使用 Ruff 进行代码检查 (#6729)。

• 使用可能导致 sdist 失败的测试 (#6731)。

• 修复 skimage._shared._warnings.expected_warnings 中的 fstring (#6733)。

• 原生构建 macosx/py38 wheel (#6743)。

• 移除 CircleCI URL 检查 (#6749)。

• CI 为 Wheels 设置 MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.9 (#6750)。

• 添加临时解决方法，直到新的 meson-python 版本发布 (#6757)。

• 更新 action 以使用新的环境文件 (#6762)。

• 自动生成 pyproject.toml (#6763)。

71 位作者为本次发布做出了贡献 [按名字或登录名首字母排序]

• 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

42 位审阅者为本次发布做出了贡献 [按名字或登录名首字母排序]

• 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