scikit-IPP (skipp)

scikit-ipp 是使用Intel® 集成性能原语 (Intel® IPP) 库对开源图像处理库 scikit-image 进行优化的。

scikit-ipp 是一个独立包，提供了与scikit-image类似的API来访问一些Intel® IPP功能。

• 文档
• 源代码
• 关于Intel® IPP

入门指南

scikit-ipp 可以轻松地从源代码构建，大多数必需的先决条件都可在conda上找到。下面的说明详细说明了如何收集先决条件、设置构建环境以及最终构建和安装完成的包。scikit-ipp 可以为三个主要平台（Windows、Linux、macOS）构建。

构建过程（使用setup.py）分为两个阶段

1. 在C和Cython源代码上运行cython
2. 编译和链接

使用 conda-build 构建 scikit-ipp

构建 scikit-ipp 最简单的方法是使用提供的配方与 conda-build。

先决条件

• Python 版本 >= 3.6
• conda-build 版本 >= 3
• C 编译器

构建 scikit-ipp

cd <checkout-dir>
conda build -c intel conda-recipe

这将构建 conda 包并告诉您在哪里可以找到它（.../scikit-ipp*.tar.bz2）。

安装构建的 scikit-ipp conda 包

conda install <path-to-conda-package-as-built-above>

为了实际使用您的 scikit-ipp，需要安装依赖包。为确保，请

Linux 或 Windows

conda install -c intel numpy ipp

构建 scikit-ipp 的文档

创建文档的先决条件

• sphinx >= 3.0
• sphinx_rtd_theme >= 0.4
• sphinx-gallery >= 0.3.1
• matplotlib > = 3.0.1

构建文档

1. 将 scikit-ipp 安装到您的 python 环境中
2. cd doc && make html
3. 文档将在 doc/_build/html 中

示例

scikit-ipp 的入门示例 链接