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imagen de scikit

scikit-image (anteriormente scikits.image ) es una biblioteca de procesamiento de imágenes de código abierto para el lenguaje de programación Python . [2] Incluye algoritmos para segmentación , transformaciones geométricas, manipulación del espacio de color, análisis, filtrado, morfología, detección de características y más. [3] Está diseñado para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas de Python NumPy y SciPy .

Descripción general

El proyecto scikit-image comenzó como scikits.image, de Stéfan van der Walt. Su nombre proviene de la idea de que es un "SciKit" (SciPy Toolkit), una extensión de terceros desarrollada y distribuida por separado para SciPy. [4] El código base original fue posteriormente reescrito en profundidad por otros desarrolladores. De los diversos scikits, scikit-image y scikit-learn fueron descritos como "bien mantenidos y populares" en noviembre de 2012. [ 5] Scikit-image también ha estado activo en el Google Summer of Code . [6]

Implementación

scikit-image está escrito en gran parte en Python, con algunos algoritmos centrales escritos en Cython para lograr rendimiento.

Referencias

  1. ^ "Versión 0.24.0". 18 de junio de 2024. Consultado el 26 de junio de 2024 .
  2. ^ S van der Walt; JL Schönberger; J Núñez-Iglesias; F Boulogne; JD Warner; N Yager; E Gouillart; T Yu; los contribuyentes de scikit-image (2014). "scikit-image: procesamiento de imágenes en Python". PeerJ . 2:e453:e453. arXiv : 1407.6245 . Código Bib : 2014PeerJ...2..453V. doi : 10.7717/peerj.453 . PMC 4081273 . PMID  25024921.  {{cite journal}}: |author9=tiene nombre genérico ( ayuda )
  3. ^ Chiang, Eric (2014). "Procesamiento de imágenes con scikit-image".
  4. ^ Dreijer, Janto. "imagen-scikit".
  5. ^ Eli Bressert (2012). SciPy y NumPy: una descripción general para desarrolladores. O'Reilly. p. 43. ISBN 9781449361624.
  6. ^ Birodkar, Vighnesh (2014). "GSOC 2014 - Aprobación".

Enlaces externos