Scikit-image est une bibliothèque de traitement d'images en Python. Nous venons de soumettre un manuscript à PeerJ dont le PrePrint est téléchargeable. EDIT: et le papier publié est ici version finale.

Je suis très heureux d'avoir eu l'occasion de participer à la rédaction de ce manuscript où j'ai pu illustrer un code utilisé à des fins de recherche académique dont j'ai implémenté l'algorithme dans la bibliothèque. L'histoire a voulu qu'ayant en tête cette application précise, j'ai cherché un algorithme et ne trouvant pas une implémentation qui me plaisait en Python, j'en ai proposé une à scikit-image. J'en parlais il y a un an dans cet article (transformée de Hough). La boucle est bouclée !

J'ai aussi écrit la partie "getting started" pour découvrir la bibliothèque en douceur, si vous ne la connaissez pas.

Le manuscript a l'avantage de présenter des cadres divers d'utilisation de scikit-image, grâce à la diversité des auteur(e)s. On trouve de la recherche en biologie, une application en entreprise pour détecter des défauts sur des surfaces, l'utilisation de la bibliothèque dans l'enseignement et enfin, une belle illustration du recollement d'images, le résultat est vraiment impressionnant.

Outre ces usages, on mets en avant le fait que scikit-image s'appuie fortement sur NumPy, ce qui permet facilement d'appliquer d'autres algo disponibles dans SciPy, Scikit-learn, etc.

C'est la première fois que j'écris un papier de manière collaborative avec git et le mécanisme de pull requests de github, et je dois dire que c'est très efficace. Le commentaire ligne à ligne avant l'inclusion permet d'atteindre très rapidement un document de qualité. Merci aux co-auteurs pour cette expérience !