python skimage

该博客为转载内容,原文来自简书(https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d ),涉及Python和skimage相关信息技术知识。

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### Python 中 `skimage` 库及其依赖关系 `skimage`, 即 Scikit-image, 是一个用于图像处理的开源 Python 库[^1]. 安装此库时,可以通过 PyPI 使用 `pip` 命令轻松完成安装过程而无需手动下载和配置文件. 这意味着开发者可以简单地运行命令来获取该库以及其所需的全部依赖项. 为了确保所有必要的依赖都被正确安装,在发布到 PyPI 的包中应该定义好这些依赖项的信息. 当用户执行如下所示的命令时: ```bash pip install scikit-image ``` 不仅会安装 `scikit-image` 本身,还会自动解析并安装其所声明的所有依赖项[^3]. 一些常见的依赖可能包括 NumPy 和 SciPy 等科学计算工具,因为它们提供了许多底层算法支持给更高层次的应用程序使用. 此外还有其他特定于图像处理功能的支持模块也可能作为间接依赖被引入进来. 对于想要开发兼容性强、易于分发使用的软件项目来说,合理设置项目的 setup 文件是非常重要的一步. 在这个过程中要特别注意准确描述所需的各种外部资源以便能够顺利构建环境. #### 示例:查看已安装版本及其依赖情况 如果已经安装了 `scikit-image` 并希望检查当前环境中它的具体版本号以及其他直接或间接关联上的组件列表,则可利用以下方式查询: ```python import pkg_resources dependencies = [] for dist in pkg_resources.working_set: if 'scikit-image' in str(dist.requires()): dependencies.append((dist.project_name, dist.version)) print(f"Scikit-image version: {pkg_resources.get_distribution('scikit-image').version}") if dependencies: print("\nDependencies:") for dep_name, dep_version in dependencies: print(f"{dep_name}=={dep_version}") else: print("No additional direct dependencies found.") ```
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