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历史

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2024.5.0 (2024-05-17)

我们很高兴宣布 dask-image 2024.5.0 版本发布！

亮点

此版本的亮点包括

  • Martin Schorb 添加了 ‘rotate’、‘spline_filter’ 和 ‘spline_filter1d’ 函数 (#213)

  • Erik Holmgren 添加了允许标签在数组边界上换行的功能 (#344)，以及

  • Christoph Sommer 的工作允许将 aicsimageio 和其他 da.core.Array 子类作为输入数组 (#361)

新功能

  • 将 rotate、spline_filter 和 spline_filter1d 函数添加到 ndimage (#213)

  • 标签在数组边界上换行 (#344)

  • 添加 Python 3.12 支持 (#370)

改进

  • 放宽输入数组的类型检查，以允许 da.core.Array 子类… (#361)

  • 更新切片索引注释以反映代码更改 (#353)

维护

  • 切换到 pyproject.toml 包设置，将 versioneer 替换为 setuptools-scm (#306)

  • 修复 cupy pytest 错误 (#368)

  • 切换到较新的 GPU CI 镜像 (#345)

  • 将 GPU CI 提升到 CUDA 11.8 (#348)

  • 维护：修复 CI 测试错误 (#366)

  • 更新 CI 测试环境 (#367)

  • 发布指南的补充和发布说明生成脚本的更改 (#339)

  • 修复拉取请求模板中的错别字 (#347)

  • 解决 readthedocs 构建环境中 sphinx 版本问题的工作 (#354)

  • 将 dask 版本固定到 2024.4.1 以避免在使用 python 3.11.9 导入 dask.dataframe 时出错 (#363)

  • 移除 distutils 依赖项 – 依赖于较新的 scipy (#346)

  • 将 actions/checkout 从 3 提升到 4 (#342)

  • 将 actions/setup-python 从 4 提升到 5 (#350)

  • 将 coverallsapp/github-action 从 2.2.1 提升到 2.2.3 (#343)

  • 将 conda-incubator/setup-miniconda 从 2 提升到 3 (#349)

  • 将 coverallsapp/github-action 从 2.2.3 提升到 2.3.0 (#365)

  • 更新 versioneer 到版本 0.29 以兼容 python 3.12 (#357)

此版本增加了 9 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 5 位审阅者（按字母顺序排列）

2023.08.1 (2023-08-04)

我们很高兴宣布 dask-image 2023.08.1 版本发布！

这是一个补丁版本，旨在完成上一个版本中对 Python 3.8 的弃用。

  • 在 setup.py 中的 python_requires 中使用 >=3.9 (#336)

此版本增加了 2 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 0 位审阅者（按字母顺序排列）

2023.08.0 (2023-08-03)

我们很高兴宣布 dask-image 2023.08.0 版本发布！

亮点

此版本修复了与处理基于 CuPy 的 Dask 数组相关的错误，并改进了 GPU CI 上的测试。它放弃了对 Python 3.8 的支持，并添加了 pandas 作为依赖项。作为一项功能改进，dask-image 中相当于 scipy.ndimage.label 的函数现在支持任意结构元素。

为了完全支持 dask-image 中的所有 GPU 功能，建议使用 CuPy 9.0.0 或更高版本。

改进

  • 将 ndmeasure.label 推广到任意结构元素 (#321)

错误修复

  • 添加了缺失的 cupy 测试标记并修复了 cupy 阈值 (#329)

  • 将函数从 ndimage 子模块移动到 ndimage 命名空间 (#325)

更新的要求

  • 根据 NEP29 建议，放弃对 Python 3.8 的支持 (#315)

  • 要求 NumPy 1.18+ (#304)

  • 为 find_objs 函数添加 pandas 要求 (#309)

构建工具

  • 持续集成

    • 在运行测试之前更新 GPU conda 环境 (#318)

    • 修复 GitHub actions README 徽章 (#323)

  • Dependabot 更新

    • 将 coverallsapp/github-action 从 2.0.0 提升到 2.1.2 (#313)

    • 将 coverallsapp/github-action 从 2.1.2 提升到 2.2.0 (#322)

    • 将 coverallsapp/github-action 从 2.2.0 提升到 2.2.1 (#326)

此版本增加了 6 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 4 位审阅者（按字母顺序排列）

v2023.03.0 (2023-03-27)

我们很高兴宣布 dask-image v2023.03.0 版本发布！

亮点

此版本的 dask-image 放弃了对 Python 3.7 的支持，现在要求 Dask 最低版本为 2021.10.0 或更高（由于安全补丁），并将 tifffile 列为常规依赖项。我们现在还会构建 wheel 文件并发布到 PyPI。

改进

  • 文档

    • 将 GPU CI 信息添加到贡献文档 (#300)

    • 文档：将 GPU 支持信息添加到覆盖率表 (#301)

  • 测试

    • 测试 gaussian 别名 (#287)

    • 更新 threshold_local 函数的 NaN 块大小测试 (#289)

    • 测试 find_objects 处理不正确的数组类型 (#292)

弃用和更新的要求

  • 更新支持的 Python 版本到 3.8, 3.9, 3.10 和 3.11（放弃 Python 3.7）(#284)

  • 安全更新：Dask 最低允许版本为 v2021.10.0 (#288)

  • 将 tifffile 列为常规依赖项 (#295)

构建工具

  • 持续集成

    • 刷新文档环境 (#273)

    • 使用 GitHub Actions 设置 Coveralls (#274)

    • 将 jinja2 版本固定在 3.1 以下以避免 Readthedocs 构建错误 (#278)

    • 更新 setup.py 的 Python 版本 (#285)

    • 合并用于测试和发布上传到 PyPI 的 CI 工作流 (#291)

    • 启用重启 GHA 的选项 (#293)

    • 重新添加 environment-latest.yml 符号链接 (#294)

    • 将 python 3.10 添加到 gpuCI 矩阵 (#298)

  • 发布

    • 增强：在 GitHub CI 中构建和发布 wheel (#272)

    • 更新发布说明脚本 (#299)

    • v2022.09.0 的发布说明 (#270)

  • Dependabot 更新

    • 创建 dependabot.yml (#279)

    • 将 actions/setup-python 从 2 提升到 4 (#280)

    • 将 actions/checkout 从 2 提升到 3 (#281)

    • 将 coverallsapp/github-action 从 1.1.3 提升到 1.2.2 (#282)

    • 将 coverallsapp/github-action 从 1.2.2 提升到 1.2.4 (#283)

    • 将 coverallsapp/github-action 从 1.2.4 提升到 2.0.0 (#296)

其他拉取请求

  • 将所有 imread 函数分组到同一个文件 (#290)

此版本增加了 7 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 3 位审阅者（按字母顺序排列）

v2022.09.0 (2022-09-19)

我们很高兴宣布 dask-image v2022.09.0 版本发布！

自上次发布以来变化不大。Volker Hilsenstein 改进了 imread，它现在使用自然排序来处理字符串。Fred Blunt 修复了 scipy.ndimage 中的弃用警告，我们还进行了一些杂项维护工作。

改进

  • 在全局匹配多个文件时，在 imread(…) 中使用自然排序 (#265)

  • 导入 scipy.ndimage 过滤函数时避免 DeprecationWarnings (#261)

维护

  • 移除/添加对 Python 3.6/3.9 的测试，更新 CI 固定版本 (#257)

  • 更新文档主题以进行品牌重塑 (#263)

  • 在 main 上运行 CI (#264)

此版本增加了 6 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 3 位审阅者（按字母顺序排列）

2021.12.0

我们很高兴宣布 dask-image 2021.12.0 版本发布！

亮点

此版本的主要亮点包括引入了 find_objects 和样条滤波的新功能。我们还转向使用 CalVer（日历版本号）以匹配主 Dask 项目。

新功能

  • 查找对象的边界框 (#240)

  • 添加 spline_filter 和 spline_filter1d (#215)

改进

  • 增强：将剩余的 kwargs 添加到 binary_closing 和 binary_opening (#221)

  • ndfourier：支持 n > 0（用于 rfft）并改进性能 (#222)

  • affine_transform：增加了所需输入数组切片的形状 (#216)

错误修复

  • BUG：在 dask_image.ndmeasure 中添加缺失的 warnings 导入 (#224)

  • 修复 ndfilters convolve 和 correlate 中的 wrap bug (#243)

  • 升级以兼容最新的 dask 版本 (#241)

测试基础设施

  • GitHub actions 测试 (#188)

  • 在 PR 上设置 gpuCI 测试 (#248)

  • 移除 RAPIDS_VER 轴，在 gpuCI 矩阵中提升 CUDA_VER (#249)

文档更新

  • 代码风格清理 (#227)

  • 移除过期的电子邮件地址，剥离 __author__ 和 __email__ (#225)

  • 更新发布指南，Dask CalVer 使用 YYYY.MM.DD (#236)

  • 更新 setup.py 中的最低 Python 版本 (#250)

  • 使用新的 Dask 文档主题 (#245)

  • 文档：将 find_objects 添加到覆盖率表 (#254)

其他拉取请求

  • 切换到 CalVer（日历版本控制）(#233)

此版本增加了 6 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 6 位审阅者（按字母顺序排列）

0.6.0 (2021-05-06)

我们很高兴宣布 dask-image 0.6.0 版本发布！

亮点

此版本的亮点包括对二值形态学函数的 GPU 支持，以及 imread 性能的改进。

对于 ndmorph 子包的 GPU 支持，需要 Cupy 9.0.0 或更高版本。对于 ndfilters 和 imread 子包的 GPU 支持，需要 Cupy 7.7.0 或更高版本。

新功能

  • ndmorph 子包的 GPU 支持：二值形态学函数 (#157)

改进

  • 改进 imread 性能：从图像序列读取时减少了 pim.open 调用的开销 (#182)

错误修复

  • dask-image imread v0.5.0 无法与 dask distributed Client 和 napari 一起工作 (#194)

  • 无法使用 dask_image.imread 映射实际图像名称 (#200，由 #182 修复)

  • affine_transform：移除与 ndimage 实现的不一致之处 #205

API 更改

  • 添加指向 gaussian_filter 的别名 gaussian (#193)

其他拉取请求

  • 将默认分支从 master 更改为 main (#185)

  • 修复 release_guide.rst 中的 rst 格式问题 (#186)

此版本增加了 4 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 2 位审阅者（按字母顺序排列）

0.5.0 (2021-02-01)

我们很高兴宣布 dask-image 0.5.0 版本发布！

亮点

此版本的最大亮点是由 Marvin Albert 贡献的新的仿射变换功能。2020 年 11 月的 SciPy Japan sprint 带来了许多改进，我要感谢 Tetsuo Koyama 和 Kuya Takami 的辛勤工作。特别感谢所有参加会议的人！

新功能

  • 添加了仿射变换功能：从 dask_image.ndinterp 导入 affine_transform (#159)

  • 为 method=’mean’ 的 local_threshold 添加了 GPU 支持 (#158)

  • imread 函数现在接受 Pathlib 输入 (#174)

改进

  • ‘imread’ 的性能改进，我们现在使用 da.map_blocks 而不是 da.concatenate (#165)

错误修复

  • 修复了 imread 测试（使用 tifffile 保存测试数据时添加 contiguous=True）(#164)

  • 修复了 sum_labels 检查中的 scipy LooseVersion 问题 (#176)

API 更改

  • ‘sum’ 重命名为 ‘sum_labels’ 并添加了弃用警告 (#172)

文档改进

  • 添加章节 讲座和幻灯片 #163 (#169)

  • 添加 SciPy Japan 2020 讲座链接 (#171)

  • 添加开发指南，用于设置环境和运行测试 (#170)

  • 更新 AUTHORS.rst 中的信息 (#167)

维护

  • 更新 Read The Docs 环境中的依赖项 (#168)

此版本增加了 6 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 7 位审阅者（按字母顺序排列）

0.4.0 (2020-09-02)

我们很高兴宣布 dask-image 0.4.0 版本发布！

亮点

此版本的主要亮点是支持 cupy GPU 数组，用于 dask-image 的 imread 和 ndfilters 子包。需要 Cupy 7.7.0 或更高版本才能使用此功能。其余 dask-image 子包（ndmorph、ndfourier 和 ndmeasure）的 GPU 支持将在稍后推出，首先是 ndmorph。

我们还有一个新函数 threshold_local，类似于 scikit-image 的局部阈值函数。

最后，我们对用户文档进行了更多改进，其中包括新贡献者 @abhisht51 的工作。

新功能

  • ndfilters 和 imread 模块的 GPU 支持 (#151)

  • dask-image ndfilters 的 threshold_local 函数 (#112)

改进

  • 向 dask-image 文档添加函数覆盖率表 (#155)

  • 开发者文档：发布指南 (#142)

  • 使用 tifffile 进行测试而不是 scikit-image (#145)

此版本增加了 3 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 2 位审阅者（按字母顺序排列）

0.3.0 (2020-06-06)

我们很高兴宣布 dask-image 0.3.0 版本发布！

亮点

新功能

  • 已实现分布式标注 (#94)

  • 将面积测量函数添加到 dask_image.ndmeasure (#115)

改进

  • 优化掉 label 中的第一个 where (#102)

错误修复

  • 修复 center_of_mass 中的错误，使其能正确处理整数输入数组 (#122)

  • 测试 _norm_args 中的浮点数转换 (#105)

  • 处理 Dask 将 atop 重命名为 blockwise 的情况 (#98)

API 更改

  • 在 ndimage 函数中将输入参数重命名为 image (#117)

  • 重命名 ndmeasure 函数参数中的 labels (#126)

支持

  • 更新安装说明，使 conda 成为首选方法 (#88)

  • 将 Python 3.7 添加到 Travis CI (#89)

  • 向 CONTRIBUTING.rst 添加使用 sphinx 构建文档的说明 (#90)

  • 排序 Python 3.7 依赖项 (#91)

  • 使用双等号指定精确的包版本 (#92)

  • 使用 flake8 (#93)

  • 注意 Python 3.7 支持 (#95)

  • 修复 Travis MacOS 构建（将 XCode 更新到版本 9.4 并使用 matplotlib ‘Agg’ 后端）(#113)

此版本增加了 7 位作者（按字母顺序排列）

此版本增加了 2 位审阅者（按字母顺序排列）

0.2.0 (2018-10-10)

  • 在 labeled_comprehension 中构建单独的标签掩码 (#82)

  • 使用 full 构建 1-D NumPy 数组 (#83)

  • 在 labeled_comprehension 中使用 NumPy 的 ndindex (#81)

  • 清理 test_labeled_comprehension_struct (#80)

  • 在 ndmeasure 中使用 1-D 结构化数组字段作为基于位置的核 (#79)

  • 使用 labeled_comprehension 重写 center_of_mass (#78)

  • 调整 extrema 的内部结构化类型处理 (#77)

  • 使用对象类型测试 labeled_comprehension (#76)

  • 重写 histogram 以使用 labeled_comprehension (#75)

  • 在 ndmeasure 的更多函数中直接使用 labeled_comprehension (#74)

  • 更新 mean 的变量以匹配其他函数 (#73)

  • 合并 _ravel_shape_indices 中的求和操作 (#72)

  • 更新 0.1.2 发布的 HISTORY (#71)

  • 将 dask-sphinx-theme 提升到 1.1.0 (#70)

0.1.2 (2018-09-17)

  • 确保 labeled_comprehension 的 default 是 1D。(#69)

  • 将 dask-sphinx-theme 提升到 1.0.5。(#68)

  • 在 ndmeasure 的 label 中使用 nout=2。(#67)

  • 使用自定义核处理 extrema。(#61)

  • 处理 labeled_comprehension 中的结构化 dtype。(#66)

  • 修复 _unravel_index。(#65)

  • 将 dask-sphinx-theme 提升到 1.0.4。(#64)

  • 解开一些行。(#63)

  • 使用 dask-sphinx-theme。(#62)

  • 重构出 _unravel_index 函数。(#60)

  • 将 sigma 除以 -2。(#59)

  • 在 Python 2 中使用 Python 3 的除法定义。(#58)

  • 强制 _ravel_shape_indices 中 prod 的 dtype。(#57)

  • 移除 vendored 兼容代码。(#54)

  • 移除 vendored 的 indices 副本及其用法。(#56)

  • 从 ndmorph 中移除重复的实用函数测试。(#55)

  • 重构 imread 的实用模块。(#53)

  • 在 ndmorph 中重用 ndfilter 实用函数。(#52)

  • 清理 _get_freq_grid 中的 freq_grid_i 构建。(#51)

  • 使用共享的 Python 2/3 兼容模块。(#50)

  • 合并 Python 2/3 兼容代码。(#49)

  • 从 imread 中重构 Python 2/3 兼容性。(#48)

  • 首先在 _get_ang_freq_grid 中执行 2 * pi。(#47)

  • 确保在 fourier_shift 中首先对 J 进行取负。(#46)

  • 在 fourier_gaussian 中分离出常见更改。(#45)

  • 使用 conda-forge 徽章。(#44)

0.1.1 (2018-08-31)

  • 修复了 ndmeasure 测试中一个内部函数的错误。

0.1.0 (2018-08-31)

  • 首次在 PyPI 上发布。

  • 引入了 dask-image 组织的内容。

  • 支持将图像文件读入 Dask。

  • 提供基本的 N-D 滤波器，并提供扩展选项。

  • 提供了一些 N-D 傅里叶滤波器。

  • 提供了一些 N-D 形态学滤波器。

  • 为标签图像提供了一些 N-D 测量函数。

  • 测试套件的代码行覆盖率达到 100%。

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致谢