kwimage 模块
项目描述
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此项目的官方网站为：https://gitlab.kitware.com/computer-vision/kwimage
kwimage 模块以高级别处理低级图像操作。
核心 kwimage 是一个功能库，包含与图像相关的辅助函数，这些函数要么在 OpenCV 中未实现，要么具有更通用的接口。
kwimage 模块基于 kwarray 构建，并提供了解决计算机视觉问题时常用的工具。这包括读取图像、调整大小、图像变形变换、运行长度编码和非极大值抑制等功能。
kwimage 模块也是我的注释数据结构的当前家，这些数据结构提供了在不同常见注释格式（例如不同的边界框/多边形/点格式）之间进行高效互操作的方法。这些数据结构同时具有 .draw 和 .draw_on 方法，分别用于在 matplotlib 轴或 numpy 图像矩阵上叠加可视化。
请参阅文档：http://kwimage.readthedocs.io/en/main/
顶级 API 为
from .algo import (available_nms_impls, daq_spatial_nms, non_max_supression,)
from .im_alphablend import (ensure_alpha_channel, overlay_alpha_images,
overlay_alpha_layers,)
from .im_color import (Color,)
from .im_core import (atleast_3channels, ensure_float01, ensure_uint255,
exactly_1channel, find_robust_normalizers,
make_channels_comparable, normalize, normalize_intensity,
num_channels, padded_slice,)
from .im_cv2 import (connected_components, convert_colorspace, gaussian_blur,
gaussian_patch, imcrop, imresize, imscale, morphology,
warp_affine, warp_image, warp_projective,)
from .im_demodata import (checkerboard, grab_test_image,
grab_test_image_fpath,)
from .im_draw import (draw_boxes_on_image, draw_clf_on_image, draw_header_text,
draw_line_segments_on_image, draw_text_on_image,
draw_vector_field, fill_nans_with_checkers,
make_heatmask, make_orimask, make_vector_field,
nodata_checkerboard,)
from .im_filter import (fourier_mask, radial_fourier_mask,)
from .im_io import (imread, imwrite, load_image_shape,)
from .im_runlen import (decode_run_length, encode_run_length, rle_translate,)
from .im_stack import (stack_images, stack_images_grid,)
from .structs import (Box, Boxes, Coords, Detections, Heatmap, Mask, MaskList,
MultiPolygon, Points, PointsList, Polygon, PolygonList,
Segmentation, SegmentationList, smooth_prob,)
from .transform import (Affine, Linear, Matrix, Projective, Transform,)
from .util_warp import (add_homog, remove_homog, subpixel_accum,
subpixel_align, subpixel_getvalue, subpixel_maximum,
subpixel_minimum, subpixel_set, subpixel_setvalue,
subpixel_slice, subpixel_translate, warp_points,
warp_tensor,)注意：KWIMAGE 结构可能会最终移动到 KWANNOT 仓库（但这个过渡可能需要一段时间）
kwimage 模块最显著的功能是 kwimage.structs 对象。这包括原始的 Boxes、Mask 和 Coords 对象，半原始的 Points、Polygon 结构，以及组合的 Heatmap 和 Detections 结构（注意：Heatmap 仅是类似数组的结构的组合）。
原始和半原始对象存储和操作注释几何形状，组合结构将原始对象组合成一个单一的对象，使用 warp 操作共同操作这些原始对象。
Detections 结构是一个元结构，它关联其他更原始的组件，并允许开发人员将它们组合成表示感兴趣对象的某种形式。这种组合的详细情况留给最终应用。
Detections 对象还可以被“光栅化”并转换为 Heatmap 对象，它表示相同的信息，但更适合用于训练卷积神经网络。同样，神经网络的输出可以直接编码在 kwimage.Heatmap 对象中。然后可以使用 Heatmap.detect 方法将密集热图表示转换为更适用于对象检测系统使用的稀疏 Detections 表示。我们注意到 detect 函数不是一个特殊的检测算法。检测算法（属于 kwimage 范围之外）产生热图，而 detect 方法通过在热图中寻找峰值并运行非极大值抑制来有效地“反转” Detections 的 rasterize 程序。
本模块包含三个图像注释原始数据结构
Boxes # 技术上这可以用 Coords 实现，但可能不是出于效率和解耦的考虑
Mask # 同样，这可以重命名为 Raster
Coords #
这些原始结构用于定义包含这些元数据的组合
Detections
Polygon
Heatmap
MultiPolygon
PolygonList
MaskList
所有这些结构都有一个 self.data 属性，它包含对底层数据表示的指针。
其中一些结构有一个 self.format 属性，描述底层数据表示。
大多数组合结构还有一个 self.meta 属性，它包含用户级元数据（例如关于类别的信息）。
安装
安装kwimage时存在一些小问题。OpenCV Python绑定存在一个问题，我们只能依赖《opencv-python》或《opencv-python-headless》包。如果您已经安装了这两个模块中的任何一个，您可以直接使用《pip install kwimage》而不会遇到与此相关的问题。但如果您还没有安装提供《import cv2》的模块，那么您应该使用以下“额外安装”标签之一来安装kwimage。
# We recommend using the headless version
pip install kwimage[headless]
# OR
# If other parts of your system depend on the opencv qt libs
# (NOT RECOMMENDED: this can conflict with pyqt5)
pip install kwimage[graphics]某些功能还要求安装《span class="docutils literal">kwimage_extpip install kwimage_extpip install kwimage[optional]KWIMAGE_DISABLE_C_EXTENSIONS=1。
关于GDAL的说明
kwimage库可以使用GDAL库来执行某些任务（例如，地理TIFF的IO）。在没有依赖conda的情况下安装GDAL可能会很麻烦。Kitware还有一个pypi索引，为Linux系统托管GDAL轮子。
pip install --find-links https://girder.github.io/large_image_wheels GDAL
下载文件
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