sldc，一种用于大图像中目标检测和分类的通用框架。
sldc的Python项目详细描述
#SLDC
\u sldc是为加速大型图像分析工作流的开发而创建的框架。特别好 适用于解决数百万像素图像中或多或少复杂的目标检测和分类问题。
该框架封装了独立于问题的逻辑，如并行性、内存约束（由于大型图像处理） 同时提供了一种简洁的方式来声明实现者工作流中与问题相关的组件。
[！[生成状态]（https://travis-ci.org/waliens/sldc.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/waliens/sldc） [！[codecov]（https://codecov.io/gh/waliens/sldc/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/waliens/sldc） [！[pypi包]（https://badge.fury.io/py/sldc.svg)](https://badge.fury.io/py/sldc）
##文档
框架使用的算法以及一些玩具示例在[wiki]（https://github.com/waliens/sldc/wiki）中介绍。
##依赖关系
该框架目前在Python2.7和3.5下工作。
所需的依赖项如下：
- numpy（>；=1.10，可能适用于早期版本）
- opencv（>；=3.0）
- 枕头（>；=3.1.1）
- 作业库（>；=0.9.4）
- 形状（>；=1.5.13）
- scipy（>；=0.18.1）
##安装
简单地说：pip install sldc
####在Windows上
在windows上，当您安装sldc时，shapely需要一些.dll，而不是由pip安装。因此，您可能必须安装
shapely你自己从conda（即conda install shapely）或者在运行pip install sldc之后从[这里]（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely）。
##绑定
该库是图像格式不可知的，因此允许您通过实现一些接口将其与任何现有的图像格式集成。但是，为了将sldc集成到：
- [细胞胺]（http://www.cytomine.be/）：[
cytomine-sldc储存库]（https://github.com/cytomine/Cytomine-python-datamining/tree/master/cytomine-datamining/algorithms/sldc） - [打开幻灯片]（http://openslide.org/）：[
sldc-openslide存储库]（https://github.com/waliens/sldc-openslide）
##参考资料
如果您在科学出版物中使用“SLDC”，我们将非常感谢引用：[Mormont&al.，Beneern，2016]（http://orbi.ulg.ac.be/handle/2268/202624）。
该框架最初是在[本硕士论文]（http://hdl.handle.net/2268.2/1314）的背景下开发的。
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](https://travis-ci.org/waliens/sldc){kind=link}
](https://codecov.io/gh/waliens/sldc){kind=link}
](https://badge.fury.io/py/sldc){kind=link}