Sortie de Scikit-image 0.9.0

Présentation

Scikit-image est une bibliothèque python de traitement d'images. Elle sort aujourd'hui sa version 0.9.0.

Cette bibliothèque s'appuie sur numpy et scipy, les briques scientifiques en python. Ceci la distingue d'Opencv et de Pillow qui elle est principalement destinée à un traitement simple des images (rotation, rognage...). En terme de performances, scikit-image utilise cython, un générateur C pour marier un code facile à lire et une rapidité excellente.

La gallerie présente un bon nombre des fonctionnalités présentes (filtrage, segmentation, débruitage, détection de forme...).

N'hésitez pas à proposer les implémentations de vos algos favoris !

Nouvelles fonctionnalités dans 0.9.0

Annonce officielle

Segmentation:

• 3D support in SLIC segmentation (#546)
• SLIC voxel spacing (#719)
• Generalized anisotropic spacing support for random_walker (#775)
• Yen threshold method (#686)

Transforms and filters:

• SART algorithm for tomography reconstruction (#584)
• Gabor filters (#371)
• Hough transform for ellipses (#597)
• Fast resampling of nD arrays (#511)
• Rotation axis center for Radon transforms with inverses. (#654)
• Reconstruction circle in inverse Radon transform (#567)
• Pixelwise image adjustment curves and methods (#505)

Feature detection:

• [experimental API] BRIEF feature descriptor (#591)
• [experimental API] Censure (STAR) Feature Detector (#668)
• Octagon structural element (#669)
• Add non rotation invariant uniform LBPs (#704)

Color and noise:

• Add deltaE color comparison and lab2lch conversion (#665)
• Isotropic denoising (#653)
• Generator to add various types of random noise to images (#625)
• Color deconvolution for immunohistochemical images (#441)
• Color label visualization (#485)

Drawing and visualization:

• Wu's anti-aliased circle, line, bezier curve (#709)
• Linked image viewers and docked plugins (#575)
• Rotated ellipse + bezier curve drawing (#510)
• PySide & PyQt4 compatibility in skimage-viewer (#551)

Other:

• Python 3 support without 2to3. (#620)
• 3D Marching Cubes (#469)
• Line, Circle, Ellipse total least squares fitting and RANSAC algorithm (#440)
• N-dimensional array padding (#577)
• Add a wrapper around scipy.ndimage.gaussian_filter with useful default behaviors. (#712)
• Predefined structuring elements for 3D morphology (#484)