Как исправить ImportError skeletonize_3d в scikit-image

Ошибка ImportError при попытке импортировать skeletonize_3d из skimage.morphology возникает из-за того, что эта функция устарела и была полностью удалена в последних версиях scikit-image. Решением является использование функции skeletonize, которая теперь автоматически обрабатывает как 2D, так и 3D изображения. Функция skeletonize была обновлена для определения размерности входных данных и применения соответствующего алгоритма скелетизации 3D или 2D внутри себя.

Содержание

• Понимание ошибки ImportError
• Почему skeletonize_3d была устарела
• Решение: Использование skeletonize для 3D изображений
• Руководство по миграции
• Распространенные проблемы и устранение неполадок
• Альтернативные решения

Понимание ошибки ImportError

Сообщение об ошибке “cannot import name ‘skeletonize_3d’ from ‘skimage.morphology’” возникает потому, что функция skeletonize_3d была полностью удалена из библиотеки scikit-image в последних версиях. Это не проблема установки, а сознательное изменение API, которое затрагивает пользователей, написавших код для более старых версий.

Согласно официальным заметкам о выпуске, функция skeletonize_3d была устарела в версии 0.23.2 и полностью удалена в версии 0.25.2. Путь миграции - использовать функцию skeletonize, которая теперь автоматически обрабатывает как 2D, так и 3D массивы.

# Это не сработает в scikit-image 0.25.2+
from skimage.morphology import skeletonize_3d  # ImportError!

Почему skeletonize_3d была устарела

Устаревание функции skeletonize_3d было частью более широких усилий по упрощению API scikit-image и уменьшению дублирования кода. Разработчики обнаружили, что наличие отдельных функций для 2D и 3D скелетизации было избыточным, поскольку базовые алгоритмы можно было обобщить.

Основные причины устаревания включают:

• Упрощение кода: Поддержка двух отдельных функций была избыточной
• Улучшенный алгоритм: Функция skeletonize теперь использует улучшенные алгоритмы, которые работают как для 2D, так и для 3D
• Лучший пользовательский опыт: Пользователям больше не нужно выбирать функции на основе размерности

Как указано в заметках о выпуске: “Deprecate skimage.morphology.skeletonize_3d in favor of just skimage.morphology.skeletonize (#7094).”

Решение: Использование skeletonize для 3D изображений

Основное решение - заменить skeletonize_3d на skeletonize. Обновленная функция автоматически определяет, являются ли ваши входные данные 2D или 3D, и применяет соответствующий алгоритм.

Пример базовой миграции

# Старый код (не будет работать)
from skimage.morphology import skeletonize_3d
result_3d = skeletonize_3d(image_3d)

# Новый рабочий код
from skimage.morphology import skeletonize
result_3d = skeletonize(image_3d)  # Работает как для 2D, так и для 3D

Полный рабочий пример

Вот полный пример использования функции skeletonize для 3D изображений:

import numpy as np
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.data import binary_blobs

# Генерация тестовых 3D данных
image_3d = np.random.rand(50, 50, 50) > 0.5

# Использование skeletonize для 3D скелетизации
skeleton_3d = skeletonize(image_3d.astype(bool))

print(f"Исходная форма: {image_3d.shape}")
print(f"Форма скелета: {skeleton_3d.shape}")
print(f"Количество пикселей скелета: {np.sum(skeleton_3d)}")

Работа с различными типами входных данных

Функция skeletonize может обрабатывать различные форматы входных данных:

import numpy as np
from skimage.morphology import skeletonize

# 3D бинарный массив
image_3d = np.random.rand(30, 30, 30) > 0.5
skeleton = skeletonize(image_3d)

# 3D булев массив
image_bool = image_3d.astype(bool)
skeleton_bool = skeletonize(image_bool)

# 3D целочисленный массив (будет преобразован в булев внутри)
image_int = (image_3d * 255).astype(np.uint8)
skeleton_int = skeletonize(image_int)

Руководство по миграции

Вот пошаговое руководство по миграции:

1. Обновите операторы импорта

# До
from skimage.morphology import skeletonize_3d, skeletonize

# После
from skimage.morphology import skeletonize

2. Замените вызовы функций

# До
result_3d = skeletonize_3d(input_3d)
result_2d = skeletonize(input_2d)

# После
result_3d = skeletonize(input_3d)  # Больше не нужно различие
result_2d = skeletonize(input_2d)

3. Обновите документацию и комментарии

Проверьте свой код и документацию, чтобы обновить все ссылки на skeletonize_3d.

4. Протестируйте ваш код

После миграции тщательно протестируйте ваш код с 2D и 3D входными данными, чтобы убедиться, что результаты соответствуют вашим ожиданиям.

Распространенные проблемы и устранение неполадок

Скомпилированные кэш-файлы

Если после обновления кода вы все еще получаете ошибки импорта, у вас могут быть скомпилированные кэш-файлы из более старых версий. Они могут мешать системе импорта.

Решение: Очистите вашу Python-среду:

# Удаление старых скомпилированных файлов
find your_python_env -name "*skeletonize*" -type f
# Удалите найденные файлы, особенно .so файлы в Unix или .pyd файлы в Windows

Конфликты версий

Если у вас установлено несколько версий scikit-image, вы можете импортировать из неправильной версии.

Решение: Проверьте вашу версию и обеспечьте согласованность:

import skimage
print(skimage.__version__)  # Должна быть 0.23.2 или выше

# Для чистой установки
pip uninstall scikit-image
pip install scikit-image>=0.23.2

Проблемы с входными данными

Функция skeletonize ожидает бинарные входные данные (0/1 или True/False). Если ваши данные не отформатированы правильно, вы можете получить неожиданные результаты.

Решение: Убедитесь в правильном преобразовании данных:

# Преобразование в булев тип
binary_image = (image > threshold).astype(bool)

# Или явное преобразование
binary_image = image.astype(bool)

Альтернативные решения

Использование других библиотек

Если вы столкнулись с проблемами при миграции, рассмотрите альтернативные библиотеки:

1. SimpleITK: Предоставляет надежные возможности 3D скелетизации

   python

   import SimpleITK as sitk
   

2. ITK: Расширенная обработка медицинских изображений со скелетизацией

   python

   import itk
   

3. PoreSpy: Специализирован для анализа пористых сред

   python

   import porespy as ps
   # Примечание: PoreSpy также использует scikit-image внутренне и может потребовать аналогичных обновлений
   

Пользовательская реализация

Для специальных потребностей вы можете рассмотреть возможность реализации пользовательских алгоритмов скелетизации, хотя это обычно не рекомендуется, если у вас нет конкретных требований, не удовлетворяемых стандартной библиотекой.

Заключение

Ошибка ImportError при попытке импортировать skeletonize_3d легко решается путем миграции на единую функцию skeletonize. Ключевые выводы:

1. Используйте skeletonize вместо skeletonize_3d - она автоматически обрабатывает как 2D, так и 3D изображения
2. Убедитесь, что вы используете scikit-image версии 0.23.2 или выше
3. При необходимости очистите любые скомпилированные кэш-файлы из более старых установок
4. Миграция проста - обычно просто изменение операторов импорта и вызовов функций
5. Тщательно протестируйте со своими конкретными данными, чтобы убедиться, что результаты соответствуют вашим требованиям

Следуя этим шагам, вы можете успешно решить проблему ImportError и продолжить работу с 3D обработкой изображений с улучшенной и единой функциональностью скелетизации в scikit-image.

Источники

1. Заметки о выпуске scikit-image 0.25.2 - Удаление skeletonize_3d
2. Заметки о выпуске scikit-image 0.23.2 - Устаревание skeletonize_3d
3. Stack Overflow - ImportError: cannot import name ‘skeletonize_3d’ from ‘skimage.morphology’
4. GitHub Issue - skeletonize_3d does not seem to do anything
5. Документация Hands-on Scikit-image - Примеры скелетизации