From jni.soma at gmail.com  Sun Apr  1 13:47:41 2018
From: jni.soma at gmail.com (Juan Nunez-Iglesias)
Date: Sun, 1 Apr 2018 13:47:41 -0400
Subject: [scikit-image] data types
In-Reply-To: <CAA48SF8eJCx_+x0WBUxev1AgbpPA9zrnVf1-=n8WFgzuixhEag@mail.gmail.com>
References: <5626815a-afa7-4b7d-9413-ef34d8b064a8@Spark>
 <CAJR3sXeFRw9nSnkSGgBx3o6bCA1hq4GknqMWOJBb8dhF+nctog@mail.gmail.com>
 <CAA48SF8eJCx_+x0WBUxev1AgbpPA9zrnVf1-=n8WFgzuixhEag@mail.gmail.com>
Message-ID: <a22cf96f-05c9-42c1-8995-6d4ebd03c8c3@Spark>

Thanks everyone for your comments.

Ralf?s comment in particular gives me pause again about my magical proposal. Changing that behaviour could indeed be simply trading one class of common error for another, even more annoying class.

Warnings *should* be the right answer, but the truth is that essentially no one reads them, *and* once you?ve figured out the issue, they are a nuisance. However perhaps we can make more of an effort to make our warnings more ?full-bodied?, including plain english explanations and links to the relevant documentation page.

@Tom, I think actually adding a 12-bit option to rescale intensity, (rather than currently having to define `in_range=(0, 4096)`) would be very useful. There?s some room for lots of utility functions, maybe even in their own top-level `skimage.data_types` submodule.

Two other proposals:

- put a big warning on the project homepage: ?black images? out of range errors? See this page!? The page would be the data types page, to which we must add a ?troubleshooting common data type errors? section.

- add a poll on a GitHub issue or on the site: ?Did you spend 2h debugging something related to the image data type and range? Please vote on what you think would have helped!? Then we can link to that every time someone stumbles on this.

Juan.

On 30 Mar 2018, 4:19 PM -0400, Thomas Caswell <tcaswell at gmail.com>, wrote:
> Automatically picking bit-depth based on value seems dangerous, but a `guess_best_dtype(input_data: np.array) -> dtype` helper function would be useful.
>
> Tom
>
> > On Fri, Mar 30, 2018 at 10:10 AM Gregory Lee <grlee77 at gmail.com> wrote:
> > > > On Thu, Mar 29, 2018 at 1:46 PM, Juan Nunez-Iglesias <jni.soma at gmail.com> wrote:
> > > > > I think maybe 50% of our bug reports/help requests have to do with image data types. Does anyone want to express an opinion about how we can fix things?
> > > > >
> > > > > My humble (really) suggestions, *to start* (ie more needs to be done than this):
> > > > >
> > > > > * If a 16-bit or higher image has no values above 4096 or below 0, treat the image as 12 bit. This is a very common image type for some reason.
> > > >
> > > >
> > > > One common source for 12-bit is the DICOM standard used by industry for medical imaging.
> > > >
> > > >
> > > > > * If an integer image has no values above 255, treat it as an 8-bit image. This also happens a lot.
> > > > >
> > > > > * If a floating point image has values outside [0, 1], don?t croak, just accept it. (This might have already happened?) If it has values only in [0, 1/255], and the user wants to convert to uint8, use the input range as the range.
> > > > >
> > > >
> > > > I am in favor of accepting arbitrarily scaled floats unless the algorithm depends on values being within a particular range (not sure if we have many of these?).? We do already allow unscaled floats in some places (e.g. compare_nrmse, etc), but it is not very consistent.? For example, I recently noticed that denoise_wavelet enforces floats to be in [0, 1] (or [-1, 1]), but it would work equally well for unscaled data.
> > > >
> > > >
> > > > > Some of these, especially the last one, may appear too magical, and in some ways I think they are, but honestly, given the frequency of problems that we get because of this, I think it?s time to suck it up and really work on doing what most of our users want most of the time. We don?t need to coddle the power users ? they can be annoyed and micromanage the image range properly. To paraphrase a tweet I saw once (sorry, couldn?t find attribution): ?edge cases should be used to check the design, not drive it.?
> > > > >
> > > > > Applied to this case, we shouldn?t scale a uint32 image by 2**(-32) just because we can come up with a test case where this is useful.
> > > > >
> > > > > Some of these problems would be alleviated by some consistent metadata conventions.
> > > > >
> > > > > Juan.
> > > > >
> > > > >
> > > > > _______________________________________________
> > > > > scikit-image mailing list
> > > > > scikit-image at python.org
> > > > > https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
> > > > >
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From stefanv at berkeley.edu  Sun Apr  1 16:59:49 2018
From: stefanv at berkeley.edu (Stefan van der Walt)
Date: Sun, 1 Apr 2018 13:59:49 -0700
Subject: [scikit-image] data types
In-Reply-To: <a22cf96f-05c9-42c1-8995-6d4ebd03c8c3@Spark>
References: <5626815a-afa7-4b7d-9413-ef34d8b064a8@Spark>
 <CAJR3sXeFRw9nSnkSGgBx3o6bCA1hq4GknqMWOJBb8dhF+nctog@mail.gmail.com>
 <CAA48SF8eJCx_+x0WBUxev1AgbpPA9zrnVf1-=n8WFgzuixhEag@mail.gmail.com>
 <a22cf96f-05c9-42c1-8995-6d4ebd03c8c3@Spark>
Message-ID: <20180401205949.eh5x5fjbzbxabh7j@carbo>

On Sun, 01 Apr 2018 13:47:41 -0400, Juan Nunez-Iglesias wrote:
> Ralf?s comment in particular gives me pause again about my magical
> proposal. Changing that behaviour could indeed be simply trading one
> class of common error for another, even more annoying class.

It's worse than that: it prevents one specific use-case (the one Ralf
mentioned, e.g., where you have very low signal, but correctly so).

> Warnings *should* be the right answer, but the truth is that
> essentially no one reads them, *and* once you?ve figured out the
> issue, they are a nuisance. However perhaps we can make more of an
> effort to make our warnings more ?full-bodied?, including plain
> english explanations and links to the relevant documentation page.

I am strongly in favor of more expansive warning and error messages.

> - put a big warning on the project homepage: ?black images? out of
> range errors? See this page!? The page would be the data types page,
> to which we must add a ?troubleshooting common data type errors?
> section.

An FAQ section in the docs, linked to from the front page?

Best regards
St?fan

From jni at fastmail.com  Fri Apr  6 20:25:21 2018
From: jni at fastmail.com (Juan Nunez-Iglesias)
Date: Sat, 07 Apr 2018 10:25:21 +1000
Subject: [scikit-image] data types
In-Reply-To: <20180401205949.eh5x5fjbzbxabh7j@carbo>
References: <5626815a-afa7-4b7d-9413-ef34d8b064a8@Spark>
 <CAJR3sXeFRw9nSnkSGgBx3o6bCA1hq4GknqMWOJBb8dhF+nctog@mail.gmail.com>
 <CAA48SF8eJCx_+x0WBUxev1AgbpPA9zrnVf1-=n8WFgzuixhEag@mail.gmail.com>
 <a22cf96f-05c9-42c1-8995-6d4ebd03c8c3@Spark>
 <20180401205949.eh5x5fjbzbxabh7j@carbo>
Message-ID: <1523060721.3141312.1329461560.7C87C0D5@webmail.messagingengine.com>



On Mon, Apr 2, 2018, at 6:59 AM, Stefan van der Walt wrote:
> On Sun, 01 Apr 2018 13:47:41 -0400, Juan Nunez-Iglesias wrote:
> > Ralf?s comment in particular gives me pause again about my magical
> > proposal. Changing that behaviour could indeed be simply trading one
> > class of common error for another, even more annoying class.
> 
> It's worse than that: it prevents one specific use-case (the one Ralf
> mentioned, e.g., where you have very low signal, but correctly so).

No: we are arguing about default behaviour. I would always envision having the option to turn this off.

> I am strongly in favor of more expansive warning and error messages.

Great!

> > - put a big warning on the project homepage: ?black images? out of
> > range errors? See this page!? The page would be the data types page,
> > to which we must add a ?troubleshooting common data type errors?
> > section.
> 
> An FAQ section in the docs, linked to from the front page?

Yes!

St?fan, btw, one last Q: what do you think about my suggestions for the (u)int32 and (u)int64 image types? I feel like assuming a range up to 2**32 when converting is *never* useful.

From stefanv at berkeley.edu  Fri Apr  6 20:36:13 2018
From: stefanv at berkeley.edu (Stefan van der Walt)
Date: Fri, 06 Apr 2018 17:36:13 -0700
Subject: [scikit-image] data types
In-Reply-To: <1523060721.3141312.1329461560.7C87C0D5@webmail.messagingengine.com>
References: <5626815a-afa7-4b7d-9413-ef34d8b064a8@Spark>
 <CAJR3sXeFRw9nSnkSGgBx3o6bCA1hq4GknqMWOJBb8dhF+nctog@mail.gmail.com>
 <CAA48SF8eJCx_+x0WBUxev1AgbpPA9zrnVf1-=n8WFgzuixhEag@mail.gmail.com>
 <a22cf96f-05c9-42c1-8995-6d4ebd03c8c3@Spark>
 <20180401205949.eh5x5fjbzbxabh7j@carbo>
 <1523060721.3141312.1329461560.7C87C0D5@webmail.messagingengine.com>
Message-ID: <1523061373.3144639.1329464992.463AA5AF@webmail.messagingengine.com>

On Fri, Apr 6, 2018, at 17:25, Juan Nunez-Iglesias wrote:
> St?fan, btw, one last Q: what do you think about my suggestions for the 
> (u)int32 and (u)int64 image types? I feel like assuming a range up to 
> 2**32 when converting is *never* useful.

Agreed, I don't think anyone ever uses uint32 for images.  Typically 16, but perhaps also 64?

St?fan

From jni at fastmail.com  Fri Apr  6 21:44:50 2018
From: jni at fastmail.com (Juan Nunez-Iglesias)
Date: Sat, 07 Apr 2018 11:44:50 +1000
Subject: [scikit-image] data types
In-Reply-To: <1523061373.3144639.1329464992.463AA5AF@webmail.messagingengine.com>
References: <5626815a-afa7-4b7d-9413-ef34d8b064a8@Spark>
 <CAJR3sXeFRw9nSnkSGgBx3o6bCA1hq4GknqMWOJBb8dhF+nctog@mail.gmail.com>
 <CAA48SF8eJCx_+x0WBUxev1AgbpPA9zrnVf1-=n8WFgzuixhEag@mail.gmail.com>
 <a22cf96f-05c9-42c1-8995-6d4ebd03c8c3@Spark>
 <20180401205949.eh5x5fjbzbxabh7j@carbo>
 <1523060721.3141312.1329461560.7C87C0D5@webmail.messagingengine.com>
 <1523061373.3144639.1329464992.463AA5AF@webmail.messagingengine.com>
Message-ID: <1523065490.3871147.1329500584.4FF0B6D5@webmail.messagingengine.com>

On Sat, Apr 7, 2018, at 10:36 AM, Stefan van der Walt wrote:
> Agreed, I don't think anyone ever uses uint32 for images.  Typically 16, 
> but perhaps also 64?

What I'm arguing is that if anyone takes a 64-bit image and converts it to float, they are *not* after their image divided by 2**64.

From davidsarma at gmail.com  Sun Apr  8 07:48:47 2018
From: davidsarma at gmail.com (David Sarma)
Date: Sun, 8 Apr 2018 07:48:47 -0400
Subject: [scikit-image] data types
In-Reply-To: <1523065490.3871147.1329500584.4FF0B6D5@webmail.messagingengine.com>
References: <5626815a-afa7-4b7d-9413-ef34d8b064a8@Spark>
 <CAJR3sXeFRw9nSnkSGgBx3o6bCA1hq4GknqMWOJBb8dhF+nctog@mail.gmail.com>
 <CAA48SF8eJCx_+x0WBUxev1AgbpPA9zrnVf1-=n8WFgzuixhEag@mail.gmail.com>
 <a22cf96f-05c9-42c1-8995-6d4ebd03c8c3@Spark>
 <20180401205949.eh5x5fjbzbxabh7j@carbo>
 <1523060721.3141312.1329461560.7C87C0D5@webmail.messagingengine.com>
 <1523061373.3144639.1329464992.463AA5AF@webmail.messagingengine.com>
 <1523065490.3871147.1329500584.4FF0B6D5@webmail.messagingengine.com>
Message-ID: <CAAEW5q4LEcDesZq7x8srQ3p_Q0G8=rSmdWbovRRsJ-9O-x2jSQ@mail.gmail.com>

In compositing in visual effects, dealing with many widely varying image
and data formats used to be a common problematic issue, but for the most
part it is not much of an issue anymore. Maybe the resolution in that
domain can give you some ideas for how to deal with this issue:

Guessing about the intent of the user was common at one point, but
generally led to a lot of frustration, particularly so when the operation
that the user needs to perform is different from what s/he needs to view in
order to judge the correctness of the outcome. "Data images" need to remain
untouched, and it is very frustrating to have any mysterious conversions
taking place behind the scenes (automatic gamma correction in particular
was the key issue that caused so many problems). On the other hand, it is
also frustrating to get black images, and not know what is happening.

The resolution of this issue took the form of the split of viewer from
operation. If you have a clear separation of operations that are intended
to assist the user in making visual judgement, then you are at liberty to
guess at "magic" transformations. Meanwhile, you lend clarity to the idea
that, wrt the actual image data, nothing will happen unless the user
explicitly asks for it. It's easy to lose trust in tools when magic
operations start taking place behind the scenes, even if they are
well-documented.

It may also be worth considering that, presenting things as error messages
or warnings when they are just information that's necessary to do
legitimate work, can wind up being somewhat off-putting. It is common, for
example, to drastically exaggerate a correction that will later be brought
back into range at a different stage in the computation. In compositing
packages (like Nuke for example), there's a lot of information that's
persistently displayed to you, that you need available to do the basic work
of building up a computation. I tried a while ago to see if it might be
possible to use the Orange Data Mining interface to get something
resembling an image processing setup. I set it aside, but it did at least
seem to have the right mix of components such that a working setup would be
imaginable with some effort. Having immediate feedback on what are not
actually errors but rather necessary steps in understanding and building up
a computation might reduce the need to rely on documentation, which in this
case might be standing in for the information that you would get from a
tighter feedback loop.

-David

On Fri, Apr 6, 2018 at 9:44 PM, Juan Nunez-Iglesias <jni at fastmail.com>
wrote:

> On Sat, Apr 7, 2018, at 10:36 AM, Stefan van der Walt wrote:
> > Agreed, I don't think anyone ever uses uint32 for images.  Typically 16,
> > but perhaps also 64?
>
> What I'm arguing is that if anyone takes a 64-bit image and converts it to
> float, they are *not* after their image divided by 2**64.
> _______________________________________________
> scikit-image mailing list
> scikit-image at python.org
> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
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From jni at fastmail.com  Mon Apr  9 03:32:00 2018
From: jni at fastmail.com (Juan Nunez-Iglesias)
Date: Mon, 09 Apr 2018 17:32:00 +1000
Subject: [scikit-image] data types
In-Reply-To: <CAAEW5q4LEcDesZq7x8srQ3p_Q0G8=rSmdWbovRRsJ-9O-x2jSQ@mail.gmail.com>
References: <5626815a-afa7-4b7d-9413-ef34d8b064a8@Spark>
 <CAJR3sXeFRw9nSnkSGgBx3o6bCA1hq4GknqMWOJBb8dhF+nctog@mail.gmail.com>
 <CAA48SF8eJCx_+x0WBUxev1AgbpPA9zrnVf1-=n8WFgzuixhEag@mail.gmail.com>
 <a22cf96f-05c9-42c1-8995-6d4ebd03c8c3@Spark>
 <20180401205949.eh5x5fjbzbxabh7j@carbo>
 <1523060721.3141312.1329461560.7C87C0D5@webmail.messagingengine.com>
 <1523061373.3144639.1329464992.463AA5AF@webmail.messagingengine.com>
 <1523065490.3871147.1329500584.4FF0B6D5@webmail.messagingengine.com>
 <CAAEW5q4LEcDesZq7x8srQ3p_Q0G8=rSmdWbovRRsJ-9O-x2jSQ@mail.gmail.com>
Message-ID: <1523259120.1377927.1331193784.13C2EDB3@webmail.messagingengine.com>

Thanks everyone!

I've made a "master issue" to track progress on this:
https://github.com/scikit-image/scikit-image/issues/3009

Let's continue the discussion there. If anyone wants to tackle anything
in the to-do list, we would be very grateful! skimage will be a much
nicer package when all those tick-boxes are ticked. =)
Juan.

On Sun, Apr 8, 2018, at 9:48 PM, David Sarma wrote:
> In compositing in visual effects, dealing with many widely varying
> image and data formats used to be a common problematic issue, but for
> the most part it is not much of an issue anymore. Maybe the
> resolution in that domain can give you some ideas for how to deal
> with this issue:> 
> Guessing about the intent of the user was common at one point, but
> generally led to a lot of frustration, particularly so when the
> operation that the user needs to perform is different from what s/he
> needs to view in order to judge the correctness of the outcome. "Data
> images" need to remain untouched, and it is very frustrating to have
> any mysterious conversions taking place behind the scenes (automatic
> gamma correction in particular was the key issue that caused so many
> problems). On the other hand, it is also frustrating to get black
> images, and not know what is happening.> 
> The resolution of this issue took the form of the split of viewer from
> operation. If you have a clear separation of operations that are
> intended to assist the user in making visual judgement, then you are
> at liberty to guess at "magic" transformations. Meanwhile, you lend
> clarity to the idea that, wrt the actual image data, nothing will
> happen unless the user explicitly asks for it. It's easy to lose trust
> in tools when magic operations start taking place behind the scenes,
> even if they are well-documented.> 
> It may also be worth considering that, presenting things as error
> messages or warnings when they are just information that's necessary
> to do legitimate work, can wind up being somewhat off-putting. It is
> common, for example, to drastically exaggerate a correction that will
> later be brought back into range at a different stage in the
> computation. In compositing packages (like Nuke for example), there's
> a lot of information that's persistently displayed to you, that you
> need available to do the basic work of building up a computation. I
> tried a while ago to see if it might be possible to use the Orange
> Data Mining interface to get something resembling an image processing
> setup. I set it aside, but it did at least seem to have the right mix
> of components such that a working setup would be imaginable with some
> effort. Having immediate feedback on what are not actually errors but
> rather necessary steps in understanding and building up a computation
> might reduce the need to rely on documentation, which in this case
> might be standing in for the information that you would get from a
> tighter feedback loop.> 
> -David
> 
> On Fri, Apr 6, 2018 at 9:44 PM, Juan Nunez-Iglesias
> <jni at fastmail.com> wrote:>> On Sat, Apr 7, 2018, at 10:36 AM, Stefan van der Walt wrote:
>>  > Agreed, I don't think anyone ever uses uint32 for images.
>>  > Typically 16, but perhaps also 64?
>>
>> What I'm arguing is that if anyone takes a 64-bit image and converts
>> it to float, they are *not* after their image divided by 2**64.>> 
>> _______________________________________________
>>  scikit-image mailing list
>> scikit-image at python.org
>> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
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From gavet at emse.fr  Tue Apr 10 09:35:32 2018
From: gavet at emse.fr (Yann GAVET)
Date: Tue, 10 Apr 2018 15:35:32 +0200
Subject: [scikit-image] local maxima improvements
Message-ID: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>

Dear all,

I have been playing around with the watershed segmentation by markers 
with the code proposed as example:

http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_watershed.html


Unfortunately, if we use for example floating values for the radii of 
the circles (like r1, r2 = 20.7, 24.7), the separation is not perfect, 
as it gives 4 labels.

If we use the chamfer distance transform instead of the Euclidean 
distance transform, it is even worse.


It appears that the markers detection by regional maximum 
(peak_local_max) fails in the presence of plateaus. Its algorithm is 
basically D(I)==I, where D is the morphological dilation.

A better algorithm would be to use morphological reconstruction (see 
SOILLE, Pierre. /Morphological image analysis: principles and 
applications/. Springer Science & Business Media, 2003, p202, Eq 6.13). 
A proposition of the code can be the following (it should deal with 
float values):



import numpy as np

from skimage import morphology

def rmax(I):

"""

This avoids plateaus problems of peak_local_max

I: original image, float values

returns: binary array, with True for the maxima

"""

I = I.astype('float');

I = I / np.max(I) * 2**31;

I = I.astype('int32');

rec = morphology.reconstruction(I-1, I);

maxima = I - rec;

return maxima>0


This code is relatively fast. Notice that the matlab function 
imregionalmax seem to work the same way (the help is not explicit, but 
the results on a few tests seem to be similar).

I am afraid I do not have time to integrate it on gitlab, but this 
should be a good start if someone wants to work on it. If you see any 
problem with this code, please correct it.


thank you

best regards

-- 
Yann

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From gavet at emse.fr  Tue Apr 10 09:49:17 2018
From: gavet at emse.fr (Yann GAVET)
Date: Tue, 10 Apr 2018 15:49:17 +0200
Subject: [scikit-image] local maxima improvements
In-Reply-To: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>
References: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>
Message-ID: <437a68d9-c0d8-4b34-95ba-cadee347ffde@emse.fr>

First mistake, this should work, but the discretization of the 
'continuous' values should be handled with care.

def rmax(I):

"""

Own version of regional maximum

This avoids plateaus problems of peak_local_max

I: original image, int values

returns: binary array, with 1 for the maxima

"""

I = I.astype('float');

I = I / np.max(I) * (2**31 -2);

I = I.astype('int32');

h = 1;

rec = morphology.reconstruction(I, I+h);

maxima = I + h - rec;

return maxima


Le 10/04/2018 ? 15:35, Yann GAVET a ?crit?:
>
> Dear all,
>
> I have been playing around with the watershed segmentation by markers 
> with the code proposed as example:
>
> http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_watershed.html
>
> Unfortunately, if we use for example floating values for the radii of 
> the circles (like r1, r2 = 20.7, 24.7), the separation is not perfect, 
> as it gives 4 labels.
>
> If we use the chamfer distance transform instead of the Euclidean 
> distance transform, it is even worse.
>
> It appears that the markers detection by regional maximum 
> (peak_local_max) fails in the presence of plateaus. Its algorithm is 
> basically D(I)==I, where D is the morphological dilation.
>
> A better algorithm would be to use morphological reconstruction (see 
> SOILLE, Pierre. /Morphological image analysis: principles and 
> applications/. Springer Science & Business Media, 2003, p202, Eq 
> 6.13). A proposition of the code can be the following (it should deal 
> with float values):
>
>
> import numpy as np
>
> from skimage import morphology
>
> def rmax(I):
>
> """
>
> This avoids plateaus problems of peak_local_max
>
> I: original image, float values
>
> returns: binary array, with True for the maxima
>
> """
>
> I = I.astype('float');
>
> I = I / np.max(I) * 2**31;
>
> I = I.astype('int32');
>
> rec = morphology.reconstruction(I-1, I);
>
> maxima = I - rec;
>
> return maxima>0
>
> This code is relatively fast. Notice that the matlab function 
> imregionalmax seem to work the same way (the help is not explicit, but 
> the results on a few tests seem to be similar).
>
> I am afraid I do not have time to integrate it on gitlab, but this 
> should be a good start if someone wants to work on it. If you see any 
> problem with this code, please correct it.
>
> thank you
>
> best regards
>
> -- 
> Yann
>
>
> _______________________________________________
> scikit-image mailing list
> scikit-image at python.org
> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image

-- 
Yann GAVET
Assistant Professor - Ecole Nationale Sup?rieure des Mines de Saint-Etienne
158 Cours Fauriel, CS 62362, 42023 SAINT-ETIENNE cedex 2
Tel: (33) - 4 7742 0170

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From afdesiqueira at protonmail.com  Tue Apr 10 12:33:18 2018
From: afdesiqueira at protonmail.com (Alexandre de Siqueira)
Date: Tue, 10 Apr 2018 12:33:18 -0400
Subject: [scikit-image] scikit-image Digest, Vol 19, Issue 5
In-Reply-To: <mailman.68.1523376003.2578.scikit-image@python.org>
References: <mailman.68.1523376003.2578.scikit-image@python.org>
Message-ID: <6U6_ScS8WAFRfEgY2es8hrJRNCzVVMlXt24tpvw36LSqkjJ5wOg4Zic3P0RRBqjsPX6M32EF-GmtWTKHULbdIdUA52rTjV3ZTWaxxBFzt0I=@protonmail.com>

Dear Yann,
thank you for that. This looks really interesting; I think I faced this issue myself these months in [1]. I solved it using a terrible workaround...
Could you please submit a new issue in https://github.com/scikit-image/scikit-image/issues? Meanwhile, I'll try to find Soille's book and read it, ok? Then we can start to investigate it.
Thank you again. Kind regards,

Alex

[1] https://arxiv.org/abs/1706.03282v1
--------------------------------------------------
Dr. Alexandre 'Jaguar' Fioravante de Siqueira
Grupo de Cronologia - Sala S13
Departamento de Raios C?smicos e Cronologia - DRCC
Instituto de F?sica "Gleb Wataghin" - IFGW
Unicamp - Universidade Estadual de Campinas
Rua S?rgio Buarque de Holanda, 777
Cidade Universit?ria Zeferino Vaz - CEP 13083-859
Campinas - SP - Brazil

Phone: +55(19)3521-5362
ORCID: http://orcid.org/0000-0003-1320-4347
Personal site: http://programmingscience.org
Github: http://github.com/alexandrejaguar
Skype: alexandrejaguar
--------------------------------------------------

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??????? Original Message ???????
On April 10, 2018 1:00 PM, <scikit-image-request at python.org> wrote:

> Dear all,
>
> I have been playing around with the watershed segmentation by markers with the code proposed as example:
>
> http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_watershed.html
>
> Unfortunately, if we use for example floating values for the radii of the circles (like r1, r2 = 20.7, 24.7), the separation is not perfect, as it gives 4 labels.
>
> If we use the chamfer distance transform instead of the Euclidean distance transform, it is even worse.
>
> It appears that the markers detection by regional maximum (peak_local_max) fails in the presence of plateaus. Its algorithm is basically D(I)==I, where D is the morphological dilation.
>
> A better algorithm would be to use morphological reconstruction (see SOILLE, Pierre. Morphological image analysis: principles and applications. Springer Science & Business Media, 2003, p202, Eq 6.13). A proposition of the code can be the following (it should deal with float values):
>
> import numpy as np
>
> from skimage import morphology
>
> def rmax(I):
>
> """
>
> This avoids plateaus problems of peak_local_max
>
> I: original image, float values
>
> returns: binary array, with True for the maxima
>
> """
>
> I = I.astype('float');
>
> I = I / np.max(I) * 2**31;
>
> I = I.astype('int32');
>
> rec = morphology.reconstruction(I-1, I);
>
> maxima = I - rec;
>
> return maxima>0
>
> This code is relatively fast. Notice that the matlab function imregionalmax seem to work the same way (the help is not explicit, but the results on a few tests seem to be similar).
>
> I am afraid I do not have time to integrate it on gitlab, but this should be a good start if someone wants to work on it. If you see any problem with this code, please correct it.
>
> thank you
>
> best regards
>
> --
> Yann
>
> First mistake, this should work, but the discretization of the 'continuous' values should be handled with care.
>
> def rmax(I):
>
> """
>
> Own version of regional maximum
>
> This avoids plateaus problems of peak_local_max
>
> I: original image, int values
>
> returns: binary array, with 1 for the maxima
>
> """
>
> I = I.astype('float');
>
> I = I / np.max(I) * (2**31 -2);
>
> I = I.astype('int32');
>
> h = 1;
>
> rec = morphology.reconstruction(I, I+h);
>
> maxima = I + h - rec;
>
> return maxima
>
> Le 10/04/2018 ? 15:35, Yann GAVET a ?crit :
>
>> Dear all,
>>
>> I have been playing around with the watershed segmentation by markers with the code proposed as example:
>>
>> http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_watershed.html
>>
>> Unfortunately, if we use for example floating values for the radii of the circles (like r1, r2 = 20.7, 24.7), the separation is not perfect, as it gives 4 labels.
>>
>> If we use the chamfer distance transform instead of the Euclidean distance transform, it is even worse.
>>
>> It appears that the markers detection by regional maximum (peak_local_max) fails in the presence of plateaus. Its algorithm is basically D(I)==I, where D is the morphological dilation.
>>
>> A better algorithm would be to use morphological reconstruction (see SOILLE, Pierre. Morphological image analysis: principles and applications. Springer Science & Business Media, 2003, p202, Eq 6.13). A proposition of the code can be the following (it should deal with float values):
>>
>> import numpy as np
>>
>> from skimage import morphology
>>
>> def rmax(I):
>>
>> """
>>
>> This avoids plateaus problems of peak_local_max
>>
>> I: original image, float values
>>
>> returns: binary array, with True for the maxima
>>
>> """
>>
>> I = I.astype('float');
>>
>> I = I / np.max(I) * 2**31;
>>
>> I = I.astype('int32');
>>
>> rec = morphology.reconstruction(I-1, I);
>>
>> maxima = I - rec;
>>
>> return maxima>0
>>
>> This code is relatively fast. Notice that the matlab function imregionalmax seem to work the same way (the help is not explicit, but the results on a few tests seem to be similar).
>>
>> I am afraid I do not have time to integrate it on gitlab, but this should be a good start if someone wants to work on it. If you see any problem with this code, please correct it.
>>
>> thank you
>>
>> best regards
>>
>> --
>> Yann
>>
>> _______________________________________________
>> scikit-image mailing list
>> scikit-image at python.org
>>
>> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
>
> --
> Yann GAVET
> Assistant Professor - Ecole Nationale Sup?rieure des Mines de Saint-Etienne
> 158 Cours Fauriel, CS 62362, 42023 SAINT-ETIENNE cedex 2
> Tel: (33) - 4 7742 0170
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From jni at fastmail.com  Tue Apr 10 22:44:45 2018
From: jni at fastmail.com (Juan Nunez-Iglesias)
Date: Wed, 11 Apr 2018 12:44:45 +1000
Subject: [scikit-image] local maxima improvements
In-Reply-To: <437a68d9-c0d8-4b34-95ba-cadee347ffde@emse.fr>
References: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>
 <437a68d9-c0d8-4b34-95ba-cadee347ffde@emse.fr>
Message-ID: <06829118-aec5-41fa-b1fb-7652eac64678@Spark>

Hi Yann, and thanks for the interest!

We actually already have this algorithm implemented in skimage.morphology.local_maxima.

peak_local_max is a bit different and I must admit I don?t understand the logic in it. I *particularly* don?t understand the following result:

In [1]: def rmax(I):
? ?...: ? ? """
? ?...: ? ? Own version of regional maximum
? ?...: ? ? This avoids plateaus problems of peak_local_max
? ?...: ? ? I: original image, int values
? ?...: ? ? returns: binary array, with 1 for the maxima
? ?...: ? ? """
? ?...: ? ? I = I.astype('float');
? ?...: ? ? I = I / np.max(I) * (2**31 -2);
? ?...: ? ? I = I.astype('int32');
? ?...: ? ? h = 1;
? ?...: ? ? rec = morphology.reconstruction(I, I+h);
? ?...: ? ? maxima = I + h - rec;
? ?...: ? ? return maxima
? ?...:
? ?...:

In [2]: image = np.zeros((6, 6))
In [3]: image[1, 1] = 1
In [4]: image[3:] = 2
In [6]: image[3:-1, 3:-1] = 4

In [7]: image
Out[7]:
array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?2., ?2., ?2.]])

In [8]: rmax(image)
Out[8]:
array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?1., ?1., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?1., ?1., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.]])

In [12]: morphology.local_maxima(image)
Out[12]:
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
? ? ? ?[0, 1, 0, 0, 0, 0],
? ? ? ?[0, 0, 0, 0, 0, 0],
? ? ? ?[0, 0, 0, 1, 1, 0],
? ? ? ?[0, 0, 0, 1, 1, 0],
? ? ? ?[0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)

In [15]: feature.peak_local_max(image)
Out[15]:
array([[4, 4],
? ? ? ?[4, 3],
? ? ? ?[4, 1],
? ? ? ?[3, 4],
? ? ? ?[3, 3],
? ? ? ?[3, 1],
? ? ? ?[1, 1]])

In [16]: image_peak = np.zeros_like(image)

In [17]: image_peak[tuple(feature.peak_local_max(image).T)] = 1

In [18]: image_peak
Out[18]:
array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.]])


Anyone else on the list care to comment???

Juan.

On 10 Apr 2018, 11:49 PM +1000, Yann GAVET <gavet at emse.fr>, wrote:
> First mistake, this should work, but the discretization of the 'continuous' values should be handled with care.
> def rmax(I):
> """
> Own version of regional maximum
> This avoids plateaus problems of peak_local_max
> I: original image, int values
> returns: binary array, with 1 for the maxima
> """
> I = I.astype('float');
> I = I / np.max(I) * (2**31 -2);
> I = I.astype('int32');
> h = 1;
> rec = morphology.reconstruction(I, I+h);
> maxima = I + h - rec;
> return maxima
>
> Le 10/04/2018 ? 15:35, Yann GAVET a ?crit?:
> > Dear all,
> > I have been playing around with the watershed segmentation by markers with the code proposed as example:
> > http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_watershed.html
> > Unfortunately, if we use for example floating values for the radii of the circles (like r1, r2 = 20.7, 24.7), the separation is not perfect, as it gives 4 labels.
> > If we use the chamfer distance transform instead of the Euclidean distance transform, it is even worse.
> > It appears that the markers detection by regional maximum (peak_local_max) fails in the presence of plateaus. Its algorithm is basically D(I)==I, where D is the morphological dilation.
> > A better algorithm would be to use morphological reconstruction (see SOILLE, Pierre. Morphological image analysis: principles and applications. Springer Science & Business Media, 2003, p202, Eq 6.13). A proposition of the code can be the following (it should deal with float values):
> >
> > import numpy as np
> > from skimage import morphology
> > def rmax(I):
> > """
> > This avoids plateaus problems of peak_local_max
> > I: original image, float values
> > returns: binary array, with True for the maxima
> > """
> > I = I.astype('float');
> > I = I / np.max(I) * 2**31;
> > I = I.astype('int32');
> > rec = morphology.reconstruction(I-1, I);
> > maxima = I - rec;
> > return maxima>0
> > This code is relatively fast. Notice that the matlab function imregionalmax seem to work the same way (the help is not explicit, but the results on a few tests seem to be similar).
> > I am afraid I do not have time to integrate it on gitlab, but this should be a good start if someone wants to work on it. If you see any problem with this code, please correct it.
> > thank you
> > best regards
> > --
> > Yann
> >
> >
> > _______________________________________________
> > scikit-image mailing list
> > scikit-image at python.org
> > https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
>
> --
> Yann GAVET
> Assistant Professor - Ecole Nationale Sup?rieure des Mines de Saint-Etienne
> 158 Cours Fauriel, CS 62362, 42023 SAINT-ETIENNE cedex 2
> Tel: (33) - 4 7742 0170
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> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
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From gavet at emse.fr  Wed Apr 11 03:24:57 2018
From: gavet at emse.fr (Yann GAVET)
Date: Wed, 11 Apr 2018 09:24:57 +0200
Subject: [scikit-image] local maxima improvements
In-Reply-To: <06829118-aec5-41fa-b1fb-7652eac64678@Spark>
References: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>
 <437a68d9-c0d8-4b34-95ba-cadee347ffde@emse.fr>
 <06829118-aec5-41fa-b1fb-7652eac64678@Spark>
Message-ID: <b850e53e-b315-4f89-d3a1-1652281d654e@emse.fr>

Thank you Juan,

all my researches from a well-known web search engine gave me 
peak_local_max as a solution, in particular, the example attached to the 
watershed function.

Sorry about this. Maybe this function should be marked as deprecated in 
favor of local_maxima.

About peak_local_max, there is an option indices=False that results in 
an array with the same shape as the image in argument.

yann


Le 11/04/2018 ? 04:44, Juan Nunez-Iglesias a ?crit?:
> Hi Yann, and thanks for the interest!
>
> We actually already have this algorithm implemented in 
> skimage.morphology.local_maxima.
>
> peak_local_max is a bit different and I must admit I don?t understand 
> the logic in it. I *particularly* don?t understand the following result:
>
> In [1]: def rmax(I):
> ? ?...: ? ? """
> ? ?...: ? ? Own version of regional maximum
> ? ?...: ? ? This avoids plateaus problems of peak_local_max
> ? ?...: ? ? I: original image, int values
> ? ?...: ? ? returns: binary array, with 1 for the maxima
> ? ?...: ? ? """
> ? ?...: ? ? I = I.astype('float');
> ? ?...: ? ? I = I / np.max(I) * (2**31 -2);
> ? ?...: ? ? I = I.astype('int32');
> ? ?...: ? ? h = 1;
> ? ?...: ? ? rec = morphology.reconstruction(I, I+h);
> ? ?...: ? ? maxima = I + h - rec;
> ? ?...: ? ? return maxima
> ? ?...:
> ? ?...:
>
> In [2]: image = np.zeros((6, 6))
> In [3]: image[1, 1] = 1
> In [4]: image[3:] = 2
> In [6]: image[3:-1, 3:-1] = 4
>
> In [7]: image
> Out[7]:
> array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
> ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
> ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?2., ?2., ?2.]])
>
> In [8]: rmax(image)
> Out[8]:
> array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?1., ?1., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?1., ?1., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.]])
>
> In [12]: morphology.local_maxima(image)
> Out[12]:
> array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
> ? ? ? ?[0, 1, 0, 0, 0, 0],
> ? ? ? ?[0, 0, 0, 0, 0, 0],
> ? ? ? ?[0, 0, 0, 1, 1, 0],
> ? ? ? ?[0, 0, 0, 1, 1, 0],
> ? ? ? ?[0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
>
> In [15]: feature.peak_local_max(image)
> Out[15]:
> array([[4, 4],
> ? ? ? ?[4, 3],
> ? ? ? ?[4, 1],
> ? ? ? ?[3, 4],
> ? ? ? ?[3, 3],
> ? ? ? ?[3, 1],
> ? ? ? ?[1, 1]])
>
> In [16]: image_peak = np.zeros_like(image)
>
> In [17]: image_peak[tuple(feature.peak_local_max(image).T)] = 1
>
> In [18]: image_peak
> Out[18]:
> array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.]])
>
>
> Anyone else on the list care to comment???
>
> Juan.
>
> On 10 Apr 2018, 11:49 PM +1000, Yann GAVET <gavet at emse.fr>, wrote:
>> First mistake, this should work, but the discretization of the 
>> 'continuous' values should be handled with care.
>>
>> def rmax(I):
>>
>> """
>>
>> Own version of regional maximum
>>
>> This avoids plateaus problems of peak_local_max
>>
>> I: original image, int values
>>
>> returns: binary array, with 1 for the maxima
>>
>> """
>>
>> I = I.astype('float');
>>
>> I = I / np.max(I) * (2**31 -2);
>>
>> I = I.astype('int32');
>>
>> h = 1;
>>
>> rec = morphology.reconstruction(I, I+h);
>>
>> maxima = I + h - rec;
>>
>> return maxima
>>
>>
>> Le 10/04/2018 ? 15:35, Yann GAVET a ?crit?:
>>>
>>> Dear all,
>>>
>>> I have been playing around with the watershed segmentation by 
>>> markers with the code proposed as example:
>>>
>>> http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_watershed.html
>>>
>>> Unfortunately, if we use for example floating values for the radii 
>>> of the circles (like r1, r2 = 20.7, 24.7), the separation is not 
>>> perfect, as it gives 4 labels.
>>>
>>> If we use the chamfer distance transform instead of the Euclidean 
>>> distance transform, it is even worse.
>>>
>>> It appears that the markers detection by regional maximum 
>>> (peak_local_max) fails in the presence of plateaus. Its algorithm is 
>>> basically D(I)==I, where D is the morphological dilation.
>>>
>>> A better algorithm would be to use morphological reconstruction (see 
>>> SOILLE, Pierre. /Morphological image analysis: principles and 
>>> applications/. Springer Science & Business Media, 2003, p202, Eq 
>>> 6.13). A proposition of the code can be the following (it should 
>>> deal with float values):
>>>
>>>
>>> import numpy as np
>>>
>>> from skimage import morphology
>>>
>>> def rmax(I):
>>>
>>> """
>>>
>>> This avoids plateaus problems of peak_local_max
>>>
>>> I: original image, float values
>>>
>>> returns: binary array, with True for the maxima
>>>
>>> """
>>>
>>> I = I.astype('float');
>>>
>>> I = I / np.max(I) * 2**31;
>>>
>>> I = I.astype('int32');
>>>
>>> rec = morphology.reconstruction(I-1, I);
>>>
>>> maxima = I - rec;
>>>
>>> return maxima>0
>>>
>>> This code is relatively fast. Notice that the matlab function 
>>> imregionalmax seem to work the same way (the help is not explicit, 
>>> but the results on a few tests seem to be similar).
>>>
>>> I am afraid I do not have time to integrate it on gitlab, but this 
>>> should be a good start if someone wants to work on it. If you see 
>>> any problem with this code, please correct it.
>>>
>>> thank you
>>>
>>> best regards
>>>
>>> --
>>> Yann
>>>
>>>
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>>> scikit-image mailing list
>>> scikit-image at python.org
>>> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
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>> --
>> Yann GAVET
>> Assistant Professor - Ecole Nationale Sup?rieure des Mines de Saint-Etienne
>> 158 Cours Fauriel, CS 62362, 42023 SAINT-ETIENNE cedex 2
>> Tel: (33) - 4 7742 0170
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> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image

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Yann GAVET
Assistant Professor - Ecole Nationale Sup?rieure des Mines de Saint-Etienne
158 Cours Fauriel, CS 62362, 42023 SAINT-ETIENNE cedex 2
Tel: (33) - 4 7742 0170

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From fboulogne at sciunto.org  Wed Apr 11 10:07:55 2018
From: fboulogne at sciunto.org (=?UTF-8?Q?Fran=c3=a7ois_Boulogne?=)
Date: Wed, 11 Apr 2018 16:07:55 +0200
Subject: [scikit-image] local maxima improvements
In-Reply-To: <b850e53e-b315-4f89-d3a1-1652281d654e@emse.fr>
References: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>
 <437a68d9-c0d8-4b34-95ba-cadee347ffde@emse.fr>
 <06829118-aec5-41fa-b1fb-7652eac64678@Spark>
 <b850e53e-b315-4f89-d3a1-1652281d654e@emse.fr>
Message-ID: <d8a760e9-d4f6-b03f-a4eb-eb3ed2eb9cbf@sciunto.org>

Hi,

I haven't tested the difference between both functions, but I can say
that peak_local_max and _prominent_peaks are used in several places
internally.

Another point I would like to make: recently, a scipy contributor added
a beautiful function to detect peaks. I'm already using this feature in
my code. The first PR is here: https://github.com/scipy/scipy/pull/8264
Others are for performance enhancements. Maybe it would be useful to
open an issue and kindly ask this contributor if he is willing to bring
his experience on our code?

Just a thought I had recently, independently of this topic.

-- 
Fran?ois Boulogne.
http://www.sciunto.org
GPG: 32D5F22F

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From stefanv at berkeley.edu  Wed Apr 11 15:04:30 2018
From: stefanv at berkeley.edu (Stefan van der Walt)
Date: Wed, 11 Apr 2018 12:04:30 -0700
Subject: [scikit-image] local maxima improvements
In-Reply-To: <d8a760e9-d4f6-b03f-a4eb-eb3ed2eb9cbf@sciunto.org>
References: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>
 <437a68d9-c0d8-4b34-95ba-cadee347ffde@emse.fr>
 <06829118-aec5-41fa-b1fb-7652eac64678@Spark>
 <b850e53e-b315-4f89-d3a1-1652281d654e@emse.fr>
 <d8a760e9-d4f6-b03f-a4eb-eb3ed2eb9cbf@sciunto.org>
Message-ID: <20180411190430.ya3s6gkx275fzg74@carbo>

On Wed, 11 Apr 2018 16:07:55 +0200, Fran?ois Boulogne wrote:
> Another point I would like to make: recently, a scipy contributor added
> a beautiful function to detect peaks. I'm already using this feature in
> my code. The first PR is here: https://github.com/scipy/scipy/pull/8264
> Others are for performance enhancements. Maybe it would be useful to
> open an issue and kindly ask this contributor if he is willing to bring
> his experience on our code?

Please do that!  The plateau handling in our peak finding seems
sub-optimal and confusing.

Best regards,
St?fan

From stefanv at berkeley.edu  Wed Apr 11 15:07:58 2018
From: stefanv at berkeley.edu (Stefan van der Walt)
Date: Wed, 11 Apr 2018 12:07:58 -0700
Subject: [scikit-image] local maxima improvements
In-Reply-To: <06829118-aec5-41fa-b1fb-7652eac64678@Spark>
References: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>
 <437a68d9-c0d8-4b34-95ba-cadee347ffde@emse.fr>
 <06829118-aec5-41fa-b1fb-7652eac64678@Spark>
Message-ID: <20180411190758.2uclaug4tzs42qw3@carbo>

On Wed, 11 Apr 2018 12:44:45 +1000, Juan Nunez-Iglesias wrote:
> In [7]: image
> Out[7]:
> array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
> ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
> ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?2., ?2., ?2.]])
> 
> In [15]: feature.peak_local_max(image)
> In [17]: image_peak[tuple(feature.peak_local_max(image).T)] = 1
> 
> In [18]: image_peak
> Out[18]:
> array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
> ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.]])

That output in column 1 looks highly suspect!  This is a great example
for a regression test, thanks Yann.

St?fan

From imagepy at sina.com  Wed Apr 11 19:03:57 2018
From: imagepy at sina.com (imagepy at sina.com)
Date: Thu, 12 Apr 2018 07:03:57 +0800
Subject: [scikit-image] =?gbk?b?u9i4tKO6UmU6ICBsb2NhbCBtYXhpbWEgaW1wcm92?=
 =?gbk?q?ements?=
Message-ID: <20180411230357.BFCFF38054F@webmail.sinamail.sina.com.cn>

Hi?everyone
I think we should not use peak_local_max for find watershed's seeds. why not use h_maxima? which can give a h tolerance.I think if we should replace it in the official demo? It would cause a misunderstanding.
And scikit-image's h_maxima, h_minima is very slow. here I implements one with numba, https://github.com/Image-Py/imagepy/blob/master/imagepy/ipyalg/hydrology/findmax.py. you can see if it is useful.
yxdragon----- ???? -----
????Stefan van der Walt <stefanv at berkeley.edu>
????"Mailing list for scikit-image (http://scikit-image.org)" <scikit-image at python.org>
???Re: [scikit-image] local maxima improvements
???2018?04?12? 03?08?


On Wed, 11 Apr 2018 12:44:45 +1000, Juan Nunez-Iglesias wrote:
> In [7]: image
> Out[7]:
> array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 2.,  2.,  2.,  4.,  4.,  2.],
>        [ 2.,  2.,  2.,  4.,  4.,  2.],
>        [ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.]])
> 
> In [15]: feature.peak_local_max(image)
> In [17]: image_peak[tuple(feature.peak_local_max(image).T)] = 1
> 
> In [18]: image_peak
> Out[18]:
> array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  1.,  0.,  1.,  1.,  0.],
>        [ 0.,  1.,  0.,  1.,  1.,  0.],
>        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
That output in column 1 looks highly suspect!  This is a great example
for a regression test, thanks Yann.
St?fan
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https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
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From imagepy at sina.com  Thu Apr 12 03:08:12 2018
From: imagepy at sina.com (imagepy at sina.com)
Date: Thu, 12 Apr 2018 15:08:12 +0800
Subject: [scikit-image] =?gbk?b?16q3oqO6u9i4tKO6UmU6ICBsb2NhbCBtYXhpbWEg?=
 =?gbk?q?improvements?=
Message-ID: <20180412070812.AA0F0C607C2@webmail.sinamail.sina.com.cn>

Hi?everyone
I think we should not use peak_local_max for find watershed's seeds. why not use h_maxima? which can give a h tolerance.I think if we should replace it in the official demo? It would cause a misunderstanding.
And scikit-image's h_maxima, h_minima is very slow. here I implements one with numba, https://github.com/Image-Py/imagepy/blob/master/imagepy/ipyalg/hydrology/findmax.py. you can see if it is useful.
yxdragon----- ???? -----
????Stefan van der Walt <stefanv at berkeley.edu>
????"Mailing list for scikit-image (http://scikit-image.org)" <scikit-image at python.org>
???Re: [scikit-image] local maxima improvements
???2018?04?12? 03?08?


On Wed, 11 Apr 2018 12:44:45 +1000, Juan Nunez-Iglesias wrote:
> In [7]: image
> Out[7]:
> array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 2.,  2.,  2.,  4.,  4.,  2.],
>        [ 2.,  2.,  2.,  4.,  4.,  2.],
>        [ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.]])
> 
> In [15]: feature.peak_local_max(image)
> In [17]: image_peak[tuple(feature.peak_local_max(image).T)] = 1
> 
> In [18]: image_peak
> Out[18]:
> array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
>        [ 0.,  1.,  0.,  1.,  1.,  0.],
>        [ 0.,  1.,  0.,  1.,  1.,  0.],
>        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
That output in column 1 looks highly suspect!  This is a great example
for a regression test, thanks Yann.
St?fan
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From gavet at emse.fr  Thu Apr 12 03:17:58 2018
From: gavet at emse.fr (Yann GAVET)
Date: Thu, 12 Apr 2018 09:17:58 +0200
Subject: [scikit-image] =?utf-8?b?6L2s5Y+R77ya5Zue5aSN77yaUmU6IGxvY2Fs?=
 =?utf-8?q?_maxima_improvements?=
In-Reply-To: <20180412070812.AA0F0C607C2@webmail.sinamail.sina.com.cn>
References: <20180412070812.AA0F0C607C2@webmail.sinamail.sina.com.cn>
Message-ID: <275919cd-e8af-43df-7fa8-558b194520bf@emse.fr>

Hello all,

actually, local_maxima should be equivalent to h-maxima, with h=1

h-maxima (and also local_maxima) give non ponctual locations. There 
might be a need for a function of ultimate erosion. Does it exist 
somewhere ?

I totally agree with you, the official watershed demo should be modified.

Yann GAVET
Assistant Professor - Ecole des Mines de Saint-Etienne
158 Cours Fauriel, 42023 Saint-Etienne cedex 2, FRANCE
Tel: (33) - 4 7742 0170


On 04/12/2018 09:08 AM, imagepy at sina.com wrote:
> Hi?everyone
> 
> I think we should not use peak_local_max for find watershed's seeds. why 
> not use?h_maxima? which can give a h tolerance.
> I think if we should replace it in the official demo? It would cause a 
> misunderstanding.
> 
> And scikit-image's h_maxima, h_minima is very slow. here I implements 
> one with numba, 
> https://github.com/Image-Py/imagepy/blob/master/imagepy/ipyalg/hydrology/findmax.py. 
> you can see if it is useful.
> 
> yxdragon
> ----- ???? -----
> ????Stefan van der Walt <stefanv at berkeley.edu>
> ????"Mailing list for scikit-image (http://scikit-image.org)" 
> <scikit-image at python.org>
> ???Re: [scikit-image] local maxima improvements
> ???2018?04?12? 03?08?
> 
> 
> On Wed, 11 Apr 2018 12:44:45 +1000, Juan Nunez-Iglesias wrote:
>  > In [7]: image
>  > Out[7]:
>  > array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
>  > ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
>  > ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
>  > ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
>  > ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
>  > ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?2., ?2., ?2.]])
>  >
>  > In [15]: feature.peak_local_max(image)
>  > In [17]: image_peak[tuple(feature.peak_local_max(image).T)] = 1
>  >
>  > In [18]: image_peak
>  > Out[18]:
>  > array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
>  > ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
>  > ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
>  > ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
>  > ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
>  > ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.]])
> That output in column 1 looks highly suspect! This is a great example
> for a regression test, thanks Yann.
> St?fan
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> 

From fboulogne at sciunto.org  Fri Apr 13 02:01:36 2018
From: fboulogne at sciunto.org (=?UTF-8?Q?Fran=c3=a7ois_Boulogne?=)
Date: Fri, 13 Apr 2018 08:01:36 +0200
Subject: [scikit-image] local maxima improvements
In-Reply-To: <20180411190430.ya3s6gkx275fzg74@carbo>
References: <851f79ec-38d9-f1e3-0aa8-eb5b76d11546@emse.fr>
 <437a68d9-c0d8-4b34-95ba-cadee347ffde@emse.fr>
 <06829118-aec5-41fa-b1fb-7652eac64678@Spark>
 <b850e53e-b315-4f89-d3a1-1652281d654e@emse.fr>
 <d8a760e9-d4f6-b03f-a4eb-eb3ed2eb9cbf@sciunto.org>
 <20180411190430.ya3s6gkx275fzg74@carbo>
Message-ID: <d765ce2d-44c0-94ed-a47a-b1e2bbd1a63d@sciunto.org>


> Please do that!  The plateau handling in our peak finding seems
> sub-optimal and confusing.
>

Stephan: it's done here :)
https://github.com/scikit-image/scikit-image/issues/3016

Best

-- 
Fran?ois Boulogne.
http://www.sciunto.org
GPG: 32D5F22F


From jni at fastmail.com  Fri Apr 13 04:14:33 2018
From: jni at fastmail.com (Juan Nunez-Iglesias)
Date: Fri, 13 Apr 2018 18:14:33 +1000
Subject: [scikit-image]
 =?utf-8?Q?=E8=BD=AC=E5=8F=91=EF=BC=9A=E5=9B=9E=E5=A4=8D=EF=BC=9ARe=3A__?=local
 maxima improvements
In-Reply-To: <20180412070812.AA0F0C607C2@webmail.sinamail.sina.com.cn>
References: <20180412070812.AA0F0C607C2@webmail.sinamail.sina.com.cn>
Message-ID: <9a501e80-1cdd-4d90-a07a-9fb031660501@Spark>

Hi Yan,

I actually really want to pilfer a lot of your code, but I find it hard to understand/follow. If you have a chance, annotations on your code would make it really useful to put it into scikit-image (I?d be happy to write tests etc.). I specifically am interested in your fast morphology and your ridge detection algorithms.

Some suggestions:
- Increase variable names to be more descriptive. For example in findmax, what is sta? I have no idea. idx is used in various places with different meanings. etc.
- For each function, add a docstring describing what it does, perhaps with some doctest example. Some functions are self explanatory but many are not.
- add a few comments in the code for the critical parts of each algorithm, possibly with references back to a paper/wikipedia entry

I know you are super busy but at this stage you are the best placed to do this work ? it would take me a long time to reverse engineer the algorithm based on your code!

Juan.

On 12 Apr 2018, 5:08 PM +1000, imagepy at sina.com, wrote:
> Hi?everyone
>
> I think we should not use peak_local_max for find watershed's seeds. why not use?h_maxima? which can give a h tolerance.
> I think if we should replace it in the official demo? It would cause a misunderstanding.
>
> And scikit-image's h_maxima, h_minima is very slow. here I implements one with numba,?https://github.com/Image-Py/imagepy/blob/master/imagepy/ipyalg/hydrology/findmax.py. you can see if it is useful.
>
> yxdragon
> ----- ???? -----
> ????Stefan van der Walt <stefanv at berkeley.edu>
> ????"Mailing list for scikit-image (http://scikit-image.org)" <scikit-image at python.org>
> ???Re: [scikit-image] local maxima improvements
> ???2018?04?12? 03?08?
>
>
> On Wed, 11 Apr 2018 12:44:45 +1000, Juan Nunez-Iglesias wrote:
> > In [7]: image
> > Out[7]:
> > array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> > ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> > ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> > ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
> > ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?4., ?4., ?2.],
> > ? ? ? ?[ 2., ?2., ?2., ?2., ?2., ?2.]])
> >
> > In [15]: feature.peak_local_max(image)
> > In [17]: image_peak[tuple(feature.peak_local_max(image).T)] = 1
> >
> > In [18]: image_peak
> > Out[18]:
> > array([[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> > ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> > ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.],
> > ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
> > ? ? ? ?[ 0., ?1., ?0., ?1., ?1., ?0.],
> > ? ? ? ?[ 0., ?0., ?0., ?0., ?0., ?0.]])
> That output in column 1 looks highly suspect! This is a great example
> for a regression test, thanks Yann.
> St?fan
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> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
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From imagepy at sina.com  Fri Apr 13 07:17:57 2018
From: imagepy at sina.com (imagepy at sina.com)
Date: Fri, 13 Apr 2018 19:17:57 +0800
Subject: [scikit-image] region analysis 3d
Message-ID: <20180413111757.1F2261020679@webmail.sinamail.sina.com.cn>

Hi every one:    I want to do some region analysis for 2d/3d block. I saw the skimage.measure.regionprops is very powerful. But if we can add some feature below:
    1. I want to got every 3d block's surface area. 	The regionprops's area for 3d object meas volumn and the perimeter is only2d, I think the method skimage to cound perimeter works for 3d surface, binary_outline it then convolve with a 3*3*3 weight matrix.	Another function is march_cubes, it returns a series of face and normal vector, but if we can return a index or a lable array, to indicate which faces are in a same block?
    2. I see the regionprops is based on pixels analysis, and in some feature, wo must to copy a new image, I think we can do some work by vector. We can count many feature by contours (except the one need intensity_image).
yxdragon
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From julien.derr at gmail.com  Sat Apr 14 06:22:12 2018
From: julien.derr at gmail.com (Julien Derr)
Date: Sat, 14 Apr 2018 12:22:12 +0200
Subject: [scikit-image] arch linux install ?
Message-ID: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>

Hi everyone,

Is there any arch linux user around ? I was wondering what is the most
straight forward way to install skimage ?

I tried the AUR repository without success, then I tried PIP with no
success neither
is there a third way, or could you tell me which one you used, (In this
case I will tell you the detail of my errors ...)

thanks a lot,

Julien
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From martin.sladecek at gmail.com  Sat Apr 14 07:04:09 2018
From: martin.sladecek at gmail.com (martin sladecek)
Date: Sat, 14 Apr 2018 13:04:09 +0200
Subject: [scikit-image] arch linux install ?
In-Reply-To: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
References: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
Message-ID: <cc476cfd-ecf5-90d9-5837-bc031264bfb7@gmail.com>

Hi Julien,

there indeed are other ways of managing python on your system, and the 
best one is probably conda.

https://conda.io/docs/

One of the most useful features of conda is that it separates your 
system python (packages installed by pacman as dependencies for other 
programs) and your user python (packages you want to use in your 
personal projects).

Conda can act as a package manager for your user python installation, so 
you can play around with different versions without messing up your 
system python.

Once you get conda set up, you can install scikit image with:

conda install scikit-image

Switching to a different way of managing your python installations may 
seem overwhelming at first, but I promise it will save you a lot of 
headache in the long run.

As an arch user myself, here are a few tips:

  * Let pacman handle your system python (never use pip as root)
  * Don't use AUR to install python packages (unless another AUR package
    depends on them)
  * Once you start using conda, you might encounter problems when
    building AUR packages. This is because AUR packages are built in
    your user environment, but they might require a system python
    dependency. If you encounter this, just remove conda directory from
    your PATH and try rebuilding the package.

Conda is a well established tool and you'll find plenty of documentation 
and tutorials for it online.
This page should be a good place to start:

https://conda.io/docs/user-guide/getting-started.html

Best of luck!

~martin

On 14/04/18 12:22, Julien Derr wrote:
> Hi everyone,
>
> Is there any arch linux user around ? I was wondering what is the most 
> straight forward way to install skimage ?
>
> I tried the AUR repository without success, then I tried PIP with no 
> success neither
> is there a third way, or could you tell me which one you used, (In 
> this case I will tell you the detail of my errors ...)
>
> thanks a lot,
>
> Julien
>
>
> _______________________________________________
> scikit-image mailing list
> scikit-image at python.org
> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image

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From julien.derr at gmail.com  Sat Apr 14 07:04:21 2018
From: julien.derr at gmail.com (Julien Derr)
Date: Sat, 14 Apr 2018 13:04:21 +0200
Subject: [scikit-image] arch linux install ?
In-Reply-To: <5264527b-c099-c3cd-14e1-bbc48800d341@sciunto.org>
References: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
 <5264527b-c099-c3cd-14e1-bbc48800d341@sciunto.org>
Message-ID: <CAOUdFY4QBem1MJRp2Qc2spbu5izX-qu3nAL5rj5s8ObT=c9hNw@mail.gmail.com>

Hi Fran?ois !
Thanks for the quick reply ! :-)
here is the full  output... after  yaourt -S python2-scikit-image

Julien



On Sat, Apr 14, 2018 at 12:36 PM, Fran?ois Boulogne <fboulogne at sciunto.org>
wrote:

> Hi Julien,
>
> I'm glad to see you around :) What's the output from the AUR package?
> I'm not the maintainer of this package but I might be able to help you.
> I use arch for a while.
>
> Best,
>
> --
> Fran?ois Boulogne.
> http://www.sciunto.org
> GPG: 32D5F22F
>
>
>
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[julien at trompette ~]$ yaourt -S python2-scikit-image

==> T?l?chargement du PKGBUILD de python2-scikit-image depuis AUR...
x .SRCINFO
x PKGBUILD
nstickney commented on 2017-04-09 18:52			 
If you want the up-to-date package, and only the version for python 3, you can modify the PKGBUILD as below.

# Maintainer: Jaroslav Lichtblau svetlemodry at archlinux.org
# Contributor: Andrzej Giniewicz gginiu at gmail.com

#TODO (AUR optdepends): PyAMG, Astropy, SimpleITK, imread

pkgbase=python-scikit-image
pkgname=('python-scikit-image')
pkgver=0.13.0
pkgrel=1
pkgdesc="Image processing routines for SciPy"
arch=('i686' 'x86_64')
url="http://scikit-image.org/"
license=('BSD')
makedepends=('cython' 'python-six' 'python-scipy' 'python-matplotlib' 'python-networkx' 'python-pillow')
options=(!emptydirs)
source=(https://pypi.python.org/packages/f0/a2/918366ba9095ed4c07646be903c795f375d978ee418136eecb0571559719/scikit-image-0.13.0.tar.gz#md5=c92b682ed77b568218423b7afe454996)
sha256sums=('77a636bdc08c7668a15951894548c527f0c8c5c2abc86cb850de17551af51e3e')

prepare() {
cd "$srcdir"
}

build() {

msg "Building SciKit-Image for Python3"
cd "$srcdir"/scikit-image-$pkgver
python setup.py build
}

package_python-scikit-image() {
depends=('python-scipy' 'python-matplotlib' 'python-networkx' 'python-pillow')
optdepends=('python-pyqt4: for imshow(x, fancy=True) and skivi'
'freeimage: for reading various types of image file formats')
cd "$srcdir"/scikit-image-$pkgver

python setup.py install --root="$pkgdir"/ --optimize=1

install -D LICENSE.txt "$pkgdir"/usr/share/licenses/$pkgname/LICENSE
}

drawm commented on 2017-04-29 16:07			 
The dependency on python-pywavelets (python2-pywavelets) is missing, so there are many import errors if it has not been installed.

The dependency was introduced in https://github.com/scikit-image/scikit-image/commit/c6e5c7095350e931709acd894a54b32c42375822

Please update the "depends" field in the PKGBUILD accordingly.

shadeless commented on 2017-07-07 15:29			 
Did anyone successfully install all of the dependencies? I end up with this error message

ImportError: The 'packaging.requirements' package is required; normally this is bundled with this package so if you get this warning, consult the packager of your distribution.

I don't understand this because I have python-requirements and python2-requirements installed. Can anyone help me?

b52 commented on 2017-07-21 11:45			 
As @drawm mentioned, you should add python-pywavelets as dependency!

davidmcinnis commented on 2017-07-28 03:56			 
I just added python-pyamg to the AUR, please add this to the list of optional dependencies.

See: http://scikit-image.org/docs/stable/release_notes_and_installation.html#optional-requirements

Thanks

-Dave

python2-scikit-image 0.13.1-1  (2017-12-02 17:09)
( Paquet non support? : peut ?tre dangereux ! )
==> ?diter PKGBUILD ? [O/n] ("A" pour annuler)
==> ------------------------------------------
==> 


==> ATTENTION : Ce PKGBUILD d?crit un paquet splitt?.
==> Les options du paquet sont inconnues
==> D?pendances de python-scikit-image :
 - cython2 (d?j? install?) [makedepend]
 - python2-six (d?j? install?) [makedepend]
 - python-six (d?j? install?) [makedepend]
 - cython (paquet trouv?) [makedepend]
 - python2-scipy (paquet trouv?) [makedepend]
 - python-scipy (paquet trouv?) [makedepend]
 - python2-matplotlib (paquet trouv?) [makedepend]
 - python-matplotlib (paquet trouv?) [makedepend]
 - python2-networkx (paquet trouv?) [makedepend]
 - python-networkx (paquet trouv?) [makedepend]
 - python2-pillow (paquet trouv?) [makedepend]
 - python-pillow (paquet trouv?) [makedepend]
 - python2-pywavelets (compilation depuis AUR) [makedepend]
 - python-pywavelets (compilation depuis AUR) [makedepend]


==> Lancer la compilation de python2-scikit-image ? [O/n]
==> -----------------------------------------------------
==> 

==> Construction et installation du paquet
==> Installation/compilation des d?pendances manquantes pour python-scikit-image:
r?solution des d?pendances...
recherche des conflits entre paquets...

Paquets (24) python-cycler-0.10.0-2  python-dateutil-2.7.2-1  python-kiwisolver-1.0.1-1  python-pytz-2018.3-1  python2-backports-1.0-1  python2-backports.functools_lru_cache-1.5-1
             python2-cycler-0.10.0-2  python2-dateutil-2.7.2-1  python2-decorator-4.2.1-1  python2-enum34-1.1.6-1  python2-kiwisolver-1.0.1-1  python2-numpy-1.14.2-1  python2-pyqt5-5.10.1-2
             python2-pytz-2018.3-1  python2-sip-4.19.8-1  cython-0.28.2-1  python-matplotlib-2.2.2-2  python-networkx-2.1-2  python-pillow-5.0.0-1  python-scipy-1.0.1-1  python2-matplotlib-2.2.2-2
             python2-networkx-2.1-2  python2-pillow-5.0.0-1  python2-scipy-1.0.1-1

Taille totale install?e :  235,16 MiB

:: Proc?der ? l?installation ? [O/n] 
(24/24) v?rification des cl?s dans le trousseau                                                                           [##########################################################################] 100%
(24/24) v?rification de l?int?grit? des paquets                                                                           [##########################################################################] 100%
(24/24) chargement des fichiers des paquets                                                                               [##########################################################################] 100%
(24/24) analyse des conflits entre fichiers                                                                               [##########################################################################] 100%
erreur?: la validation de la transaction a ?chou? (conflit de fichiers)
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/LICENSE.txt est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/__config__.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/__config__.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/__init__.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/__init__.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/_distributor_init.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/_distributor_init.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/_globals.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/_globals.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/_import_tools.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/_import_tools.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/add_newdocs.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/add_newdocs.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/compat/__init__.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/compat/__init__.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/compat/_inspect.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/compat/_inspect.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/compat/py3k.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/compat/py3k.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/compat/setup.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/compat/setup.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/conftest.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/conftest.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/__init__.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/__init__.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_dummy.so est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_internal.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_internal.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_methods.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_methods.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/cversions.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/cversions.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/defchararray.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/defchararray.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/einsumfunc.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/einsumfunc.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/function_base.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/function_base.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/generate_numpy_api.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/generate_numpy_api.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/getlimits.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/getlimits.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/__multiarray_api.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/__ufunc_api.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/_neighborhood_iterator_imp.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/_numpyconfig.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/arrayscalars.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/halffloat.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/multiarray_api.txt est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/ndarrayobject.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/ndarraytypes.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/noprefix.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_1_7_deprecated_api.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_3kcompat.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_common.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_cpu.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_endian.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_interrupt.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_math.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_no_deprecated_api.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/npy_os.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/numpyconfig.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/old_defines.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/oldnumeric.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/ufunc_api.txt est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/ufuncobject.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/utils.h est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/info.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/info.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/lib/libnpymath.a est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/lib/npy-pkg-config/mlib.ini est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-numpy?: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/lib/npy-pkg-config/npymath.ini est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
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python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/adjacency.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/cytoscape.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/cytoscape.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/jit.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/jit.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/node_link.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/node_link.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_adjacency.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_adjacency.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_cytoscape.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_cytoscape.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_jit.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_jit.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_node_link.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_node_link.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_tree.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tests/test_tree.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tree.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/json_graph/tree.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/leda.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/leda.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/multiline_adjlist.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/multiline_adjlist.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/nx_shp.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/nx_shp.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/nx_yaml.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/nx_yaml.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/p2g.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/p2g.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/pajek.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/pajek.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/sparse6.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/sparse6.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_adjlist.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_adjlist.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_edgelist.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_edgelist.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_gexf.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_gexf.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_gml.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_gml.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_gpickle.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_gpickle.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_graph6.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_graph6.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_graphml.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_graphml.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_leda.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_leda.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_p2g.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_p2g.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_pajek.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_pajek.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_shp.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_shp.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_sparse6.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_sparse6.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_yaml.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/readwrite/tests/test_yaml.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/relabel.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/relabel.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/release.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/release.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/testing/__init__.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/testing/__init__.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/testing/tests/test_utils.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/testing/tests/test_utils.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/testing/utils.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/testing/utils.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/__init__.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/__init__.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_convert.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_convert.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_convert_numpy.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_convert_numpy.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_convert_pandas.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_convert_pandas.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_convert_scipy.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_convert_scipy.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_exceptions.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_exceptions.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_relabel.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/tests/test_relabel.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/__init__.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/__init__.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/contextmanagers.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/contextmanagers.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/decorators.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/decorators.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/heaps.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/heaps.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/misc.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/misc.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/random_sequence.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/random_sequence.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/rcm.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/rcm.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_contextmanager.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_contextmanager.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_decorators.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_decorators.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_heaps.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_heaps.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_misc.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_misc.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_random_sequence.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_random_sequence.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_rcm.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_rcm.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_unionfind.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/tests/test_unionfind.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/union_find.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/utils/union_find.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/version.py est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
python2-networkx?: /usr/lib/python2.7/site-packages/networkx/version.pyc est d?j? pr?sent dans le syst?me de fichiers
Des erreurs se sont produites, aucun paquet n?a ?t? mis ? jour.
==> Relancer la compilation de python2-scikit-image ? [o/N]
==> -------------------------------------------------------
==> 


From fboulogne at sciunto.org  Sat Apr 14 06:36:41 2018
From: fboulogne at sciunto.org (=?UTF-8?Q?Fran=c3=a7ois_Boulogne?=)
Date: Sat, 14 Apr 2018 12:36:41 +0200
Subject: [scikit-image] arch linux install ?
In-Reply-To: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
References: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
Message-ID: <5264527b-c099-c3cd-14e1-bbc48800d341@sciunto.org>

Hi Julien,

I'm glad to see you around :) What's the output from the AUR package?
I'm not the maintainer of this package but I might be able to help you.
I use arch for a while.

Best,

-- 
Fran?ois Boulogne.
http://www.sciunto.org
GPG: 32D5F22F



From jni at fastmail.com  Sat Apr 14 22:40:44 2018
From: jni at fastmail.com (Juan Nunez-Iglesias)
Date: Sun, 15 Apr 2018 12:40:44 +1000
Subject: [scikit-image] region analysis 3d
In-Reply-To: <20180413111757.1F2261020679@webmail.sinamail.sina.com.cn>
References: <20180413111757.1F2261020679@webmail.sinamail.sina.com.cn>
Message-ID: <530728f1-e457-4e4f-a7f9-49e4f8e78f51@Spark>

Hi Yan,

For point 1, I think ?perimeter? is the wrong word for 3D, but you could add ?surface? and make that @only3d. I think this would be a very valuable addition! There?s several variants of this that would be interesting, for example, the number of pixels minus the number of pixels after erosion could approximate the surface area.

I?m not sure I understand point 2. What are you trying to say here? Doing a region-props version where the input is e.g. pixel contours? This is an interesting idea but I would hesitate to overload regionprops, and would instead define a new function, e.g. ?coordprops? or ?contourprops?. What do you think?

Juan.

On 13 Apr 2018, 9:18 PM +1000, imagepy at sina.com, wrote:
> Hi every one:
> ? ? I want to do some region analysis for 2d/3d block. I saw the skimage.measure.regionprops is very powerful. But if we can add some feature below:
>
> ? ? 1. I want to got every 3d block's surface area.
> The regionprops's area for 3d object meas volumn and the perimeter is only2d, I think the method skimage to cound perimeter works for 3d surface, binary_outline it then convolve with a 3*3*3 weight matrix.
> Another function is march_cubes, it returns a series of face and normal vector, but if we can return a index or a lable array, to indicate which faces are in a same block?
>
> ? ? 2. I see the regionprops is based on pixels analysis, and in some feature, wo must to copy a new image, I think we can do some work by vector. We can count many feature?by contours (except the one need intensity_image).
>
> yxdragon
> _______________________________________________
> scikit-image mailing list
> scikit-image at python.org
> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
-------------- next part --------------
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URL: <http://mail.python.org/pipermail/scikit-image/attachments/20180415/920addb9/attachment.html>

From fboulogne at sciunto.org  Sun Apr 15 00:47:25 2018
From: fboulogne at sciunto.org (=?UTF-8?Q?Fran=c3=a7ois_Boulogne?=)
Date: Sun, 15 Apr 2018 06:47:25 +0200
Subject: [scikit-image] arch linux install ?
In-Reply-To: <CAOUdFY4QBem1MJRp2Qc2spbu5izX-qu3nAL5rj5s8ObT=c9hNw@mail.gmail.com>
References: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
 <5264527b-c099-c3cd-14e1-bbc48800d341@sciunto.org>
 <CAOUdFY4QBem1MJRp2Qc2spbu5izX-qu3nAL5rj5s8ObT=c9hNw@mail.gmail.com>
Message-ID: <e84d4237-e238-2d59-ee12-b8670085cd5f@sciunto.org>

For some weird reasons, you have packages content installed but the
package manager didn't mark the package as installed. That's not normal
(perhaps because you tried with pip?).

Anyway, force the install by passing the option "--force" to yaourt.

As a side comment, I usually don't recommend to install libraries with
pip on the system as the distribution packages might conflict with them
and also for the ease of maintenance. Instead, I prefer to use
virtualenvs (for me, with pew).

Best,

-- 
Fran?ois Boulogne.
http://www.sciunto.org
GPG: 32D5F22F



From d.mills at qmul.ac.uk  Thu Apr 12 05:54:03 2018
From: d.mills at qmul.ac.uk (David Mills)
Date: Thu, 12 Apr 2018 10:54:03 +0100
Subject: [scikit-image] Specify rotation centre to iradon?
Message-ID: <D1EF132B-A208-45E4-8410-CDFEEBE6032D@qmul.ac.uk>

Hello

I?m trying to use skimage to reconstruct some projections from a demo optical CT system. Due to wobble in the rotation stage, the rotation centre isn?t at (image_width/2,image_height/2) but at some offset. Is there a way to specify offsets to the iradon transform? I?ve had a hunt though the mailing list and docs, but can?t see anything obvious. I?m pretty new to python, so there could well be something I?ve missed.

Regards,
David
--
Dr. David Mills
Queen Mary, University of London
Dental Biophysics Section 
Oral Growth and Development
Institute of Dentistry
Francis Bancroft Building 
London E1 4NS
UK



From julien.derr at gmail.com  Mon Apr 16 08:25:01 2018
From: julien.derr at gmail.com (Julien Derr)
Date: Mon, 16 Apr 2018 14:25:01 +0200
Subject: [scikit-image] arch linux install ?
In-Reply-To: <e84d4237-e238-2d59-ee12-b8670085cd5f@sciunto.org>
References: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
 <5264527b-c099-c3cd-14e1-bbc48800d341@sciunto.org>
 <CAOUdFY4QBem1MJRp2Qc2spbu5izX-qu3nAL5rj5s8ObT=c9hNw@mail.gmail.com>
 <e84d4237-e238-2d59-ee12-b8670085cd5f@sciunto.org>
Message-ID: <CAOUdFY5SK0mSuNM6XqA5TKC_M0FkGwCinW76Lfhi+Y6r81C0Xg@mail.gmail.com>

thanks very much Martin and Fran?ois for your answers,

I start to understand a little bit more the various options.
But If understand correctlly, it means that under arch linux, If I want to
use scikit image, I need a virtual environment ...

thanks again,

Julien

On Sun, Apr 15, 2018 at 6:47 AM, Fran?ois Boulogne <fboulogne at sciunto.org>
wrote:

> For some weird reasons, you have packages content installed but the
> package manager didn't mark the package as installed. That's not normal
> (perhaps because you tried with pip?).
>
> Anyway, force the install by passing the option "--force" to yaourt.
>
> As a side comment, I usually don't recommend to install libraries with
> pip on the system as the distribution packages might conflict with them
> and also for the ease of maintenance. Instead, I prefer to use
> virtualenvs (for me, with pew).
>
> Best,
>
> --
> Fran?ois Boulogne.
> http://www.sciunto.org
> GPG: 32D5F22F
>
>
>
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From kmichael.aye at gmail.com  Mon Apr 16 08:46:02 2018
From: kmichael.aye at gmail.com (K.-Michael Aye)
Date: Mon, 16 Apr 2018 14:46:02 +0200
Subject: [scikit-image] arch linux install ?
In-Reply-To: <CAOUdFY5SK0mSuNM6XqA5TKC_M0FkGwCinW76Lfhi+Y6r81C0Xg@mail.gmail.com>
References: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
 <5264527b-c099-c3cd-14e1-bbc48800d341@sciunto.org>
 <CAOUdFY4QBem1MJRp2Qc2spbu5izX-qu3nAL5rj5s8ObT=c9hNw@mail.gmail.com>
 <e84d4237-e238-2d59-ee12-b8670085cd5f@sciunto.org>
 <CAOUdFY5SK0mSuNM6XqA5TKC_M0FkGwCinW76Lfhi+Y6r81C0Xg@mail.gmail.com>
Message-ID: <7fbb36cd-42bb-425d-8d41-3ab98d8c6197@Spark>

Maybe you don?t need, but I think, these days, it?s highly recommended, also from a point of view of reproducing results betwen Win/Mac/*nix.

Happy multi-year conda user here.

Best,
Michael

On Apr 16, 2018, 14:25 +0200, Julien Derr <julien.derr at gmail.com>, wrote:
> thanks very much Martin and Fran?ois for your answers,
>
> I start to understand a little bit more the various options.
> But If understand correctlly, it means that under arch linux, If I want to use scikit image, I need a virtual environment ...
>
> thanks again,
>
> Julien
>
> > On Sun, Apr 15, 2018 at 6:47 AM, Fran?ois Boulogne <fboulogne at sciunto.org> wrote:
> > > For some weird reasons, you have packages content installed but the
> > > package manager didn't mark the package as installed. That's not normal
> > > (perhaps because you tried with pip?).
> > >
> > > Anyway, force the install by passing the option "--force" to yaourt.
> > >
> > > As a side comment, I usually don't recommend to install libraries with
> > > pip on the system as the distribution packages might conflict with them
> > > and also for the ease of maintenance. Instead, I prefer to use
> > > virtualenvs (for me, with pew).
> > >
> > > Best,
> > >
> > > --
> > > Fran?ois Boulogne.
> > > http://www.sciunto.org
> > > GPG: 32D5F22F
> > >
> > >
>
> _______________________________________________
> scikit-image mailing list
> scikit-image at python.org
> https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-image
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From fboulogne at sciunto.org  Mon Apr 16 08:32:27 2018
From: fboulogne at sciunto.org (=?UTF-8?Q?Fran=c3=a7ois_Boulogne?=)
Date: Mon, 16 Apr 2018 14:32:27 +0200
Subject: [scikit-image] arch linux install ?
In-Reply-To: <CAOUdFY5SK0mSuNM6XqA5TKC_M0FkGwCinW76Lfhi+Y6r81C0Xg@mail.gmail.com>
References: <CAOUdFY7bWw+6DVexDh3z_5RUiusiKP9jZGYx3-VKK8km=1uQ6Q@mail.gmail.com>
 <5264527b-c099-c3cd-14e1-bbc48800d341@sciunto.org>
 <CAOUdFY4QBem1MJRp2Qc2spbu5izX-qu3nAL5rj5s8ObT=c9hNw@mail.gmail.com>
 <e84d4237-e238-2d59-ee12-b8670085cd5f@sciunto.org>
 <CAOUdFY5SK0mSuNM6XqA5TKC_M0FkGwCinW76Lfhi+Y6r81C0Xg@mail.gmail.com>
Message-ID: <76efdf27-8492-b1d0-28c2-b6731eee9a82@sciunto.org>



Le 16/04/2018 ? 14:25, Julien Derr a ?crit?:
> thanks very much Martin and Fran?ois for your answers,
>
> I start to understand a little bit more the various options.
> But If understand correctlly, it means that under arch linux, If I
> want to use scikit image, I need a virtual environment ...
>
To be more precise, you can install either the package provided by the
OS (here, from AUR) or wiht pip a virtualenv, not pip as root. My
recommandation works for any linux (or even unix) system, not
specifically archlinux. (It's just my 2 cents, then you do as you wish ;) ).

Best,

-- 
Fran?ois Boulogne.
http://www.sciunto.org
GPG: 32D5F22F


From lagru at mailbox.org  Sun Apr 22 06:22:33 2018
From: lagru at mailbox.org (Lars G.)
Date: Sun, 22 Apr 2018 12:22:33 +0200
Subject: [scikit-image] WIP / Demo: New maxima finding algorithm(s) for 2D
 (#3022)
Message-ID: <0347cd67-b842-f504-1326-45f967c10c90@mailbox.org>

Dear devs,

I'd like to highlight this pull request
https://github.com/scikit-image/scikit-image/pull/3022
as a follow-up of an earlier discussion
https://mail.python.org/pipermail/scikit-image/2018-April/005514.html
on this mailing list.

It demonstrates two new algorithms to find local maxima inside an image.
Its performance is comparable to `feature.peak_local_max` but has the
same output as `morphology.local_maxima`.
Please have a look if you're interested.

Best regards,
Lars

From Jon.Morris at jbarisk.com  Wed Apr 25 05:36:03 2018
From: Jon.Morris at jbarisk.com (Jon Morris)
Date: Wed, 25 Apr 2018 09:36:03 +0000
Subject: [scikit-image] rescale with nearest neighbour gives unpredictable
 results
Message-ID: <MM1P123MB1178BF62428570BC55E81724828F0@MM1P123MB1178.GBRP123.PROD.OUTLOOK.COM>

Hello all,

Just had a query about transform.rescale (and by extension, warp), which is giving inconsistent results between different platforms. I wondered if this was a bug or was unavoidable.

Version info:
numpy==1.13.0
scikit-image==0.13.1
scipy==0.19.1

Platforms:
Scientific linux 7.4 and Windows 10

So, I have a raster I'm rescaling from 5m resolution to 10m:
In [35]: import numpy as np
In [36]: input_array=np.array([[ 30.7213501 ,  30.73872986,  30.77840255,  30.79360602],
    ...:        [ 30.40055123,  30.39305344,  30.40674613,  30.39675925],
    ...:        [ 30.70790547,  30.67351216,  30.7357262 ,  30.70840534],
    ...:        [ 30.3960635 ,  30.33706349,  30.38129123,  30.34338268]])

In [37]: from skimage.transform import rescale
In [38]: rescale(input_array,0.5,mode='symmetric',preserve_range=True,order=0)
Out[38]:
array([[ 30.39305344,  30.77840255],
       [ 30.33706349,  30.70840534]])

When I try the same thing on a different linux server (same distro and version), the output is different.
Out[6]:
array([[ 30.39305344,  30.40674613],
       [ 30.33706349,  30.70840534]])

Over on windows, I get a different answer again.
Out[125]:
array([[ 30.39305344,  30.79360602],
       [ 30.33706349,  30.34338268]])

It looks like, when downsampling with nearest neighbour interpolation, for each group of four pixels, one is chosen for the output raster, but which one is chosen varies on different platforms. I stepped through the code and the difference happens in the _warp_fast function in _warps_cy, so I couldn't tell exactly why each value was chosen.

Is this expected behaviour, or should the same value be chosen on each platform when downsampling? It's messing with our unit tests, as we need a different expected value for each platform we run the tests on.

Thanks,

Jon



Jon Morris
Software Developer

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T +44 (0) 1756 799919
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