scikit-изображение
 | |
| Оригинальный автор(ы) | Стефан ван дер Вальт |
|---|---|
| Первоначальный выпуск | август 2009 г |
| Стабильная версия | 0.24.0 [1] / 18 июня 2024 г |
| Репозиторий | |
| Написано в | Python , Cython и C. |
| Операционная система | Linux , Mac OS X , Microsoft Windows |
| Тип | Библиотека для обработки изображений |
| Лицензия | Лицензия БСД |
| Веб-сайт | scikit-изображение |
scikit-image (ранее scikits.image ) — это с открытым исходным кодом обработки изображений библиотека для языка программирования Python . [2] Он включает в себя алгоритмы сегментации , геометрических преобразований, манипулирования цветовым пространством, анализа, фильтрации, морфологии, обнаружения признаков и многое другое. [3] Он предназначен для взаимодействия с числовыми и научными библиотеками Python NumPy и SciPy .
Обзор
[ редактировать ]Проект scikit-image стартовал как scikits.image, созданный Стефаном ван дер Вальтом. Его название происходит от представления о том, что это «SciKit» (SciPy Toolkit), отдельно разработанное и распространяемое стороннее расширение для SciPy. [4] Исходная кодовая база позже была тщательно переписана другими разработчиками. Из различных scikit в ноябре 2012 года scikit-image и scikit-learn были описаны как «хорошо поддерживаемые и популярные». [update]. [5] Scikit-image также принимал активное участие в Google Summer of Code . [6]
Выполнение
[ редактировать ]scikit-image в основном написан на Python, а некоторые основные алгоритмы написаны на Cython для достижения производительности.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Выпуск 0.24.0» . 18 июня 2024 г. Проверено 26 июня 2024 г.
- ^ С ван дер Вальт; Дж. Л. Шенбергер; Х. Нуньес-Иглесиас; Ф Булонь; Джей Ди Уорнер; Н Ягер; Э Гуйяр; Т Ю; участники scikit-image (2014). «scikit-image: обработка изображений в Python» . ПерДж . 2:е453:е453. arXiv : 1407.6245 . Бибкод : 2014PeerJ...2..453V . дои : 10.7717/peerj.453 . ПМК 4081273 . ПМИД 25024921 .
{{cite journal}}:|author9=имеет общее имя ( справка ) - ^ Чанг, Эрик (2014). «Обработка изображений с помощью scikit-image» .
- ^ Дрейер, Янто. "scikit-изображение" .
- ^ Эли Брессерт (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков . О'Рейли. п. 43. ИСБН 9781449361624 .
- ^ Биродкар, Вигнеш (2014). «GSOC 2014 – Подведение итогов» .