快速入门
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快速入门¶
Dask 示例¶
我们强烈建议查看 dask-examples 仓库中的 dask-image-quickstart.ipynb 笔记本(以及其他任何 dask-image 示例笔记本)。您可以在此仓库的 applications
文件夹中找到 dask-image 快速入门笔记本
https://github.com/dask/dask-examples
笔记本文件的直接链接在此处
https://github.com/dask/dask-examples/blob/main/applications/image-processing.ipynb
所有示例笔记本都可以使用 mybinder 启动并进行交互式测试。
更快入门¶
通过将文件名或匹配多个文件名的正则表达式传递给 imread()
,您可以将存储在磁盘上的文件读取到 dask 数组中。
filename_pattern = 'path/to/image-*.png'
images = dask_image.imread.imread(filename_pattern)
如果您的图像是更大图像的一部分,dask 可以将块堆叠、连接或组合在一起:https://docs.dask.org.cn/en/latest/array-stack.html
调用 dask-image 函数也很简单。
import dask_image.ndfilters
blurred_image = dask_image.ndfilters.gaussian_filter(images, sigma=10)
许多其他函数可以应用于 dask 数组。有关通用数组操作的更多详细信息,请参阅 dask 数组文档。
result = function_name(images)
延伸阅读¶
好的入门点包括
dask-image API 文档:https://image.dask.org.cn/en/latest/api.html
使用 dask 数组的文档:https://docs.dask.org.cn/en/latest/array.html
演讲和幻灯片¶
以下是一些您可以观看以学习 dask-image 的演讲和幻灯片
2020 年,Genevieve Buckley 在 PyConAU 和 SciPy Japan 的演讲
2019 年,John Kirkham 的 SciPy 演讲