Una raccolta di algoritmi per l'elaborazione delle immagini in Python. Costruito su NumPy, SciPy e Cython. Si concentra sull'analisi scientifica delle immagini, inclusa la segmentazione, le trasformazioni geometriche, la manipolazione dello spazio colore, l'analisi e il filtraggio.
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Fonte: tondevrel/scientific-agent-skills.
scikit-image treats images as NumPy arrays. It provides a comprehensive suite of algorithms for filtering, feature detection, and object measurement, making it the standard for research-grade image analysis.
Official docs: https://scikit-image.org/ User Guide: https://scikit-image.org/docs/stable/userguide.html Search patterns: skimage.filters, skimage.segmentation, skimage.feature, skimage.morphology
Images are NumPy Arrays A grayscale image is a 2D array (M, N). A color image is a 3D array (M, N, 3). A multichannel 3D volume is (P, M, N, C).
Una raccolta di algoritmi per l'elaborazione delle immagini in Python. Costruito su NumPy, SciPy e Cython. Si concentra sull'analisi scientifica delle immagini, inclusa la segmentazione, le trasformazioni geometriche, la manipolazione dello spazio colore, l'analisi e il filtraggio. Fonte: tondevrel/scientific-agent-skills.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills --skill scikit-imageUna raccolta di algoritmi per l'elaborazione delle immagini in Python. Costruito su NumPy, SciPy e Cython. Si concentra sull'analisi scientifica delle immagini, inclusa la segmentazione, le trasformazioni geometriche, la manipolazione dello spazio colore, l'analisi e il filtraggio. Fonte: tondevrel/scientific-agent-skills.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills --skill scikit-image Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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