成功升级scikit-image的版本，从老版本0.13.0到最新的0.17.2

**成功升级 scikit-image 的版本**

在本文中，我们将指导您如何从 scikit-image 的老版本0.13.0 升级到最新的0.17.2。scikit-image 是一个用于图像处理和分析的 Python 库，提供了大量的功能和工具。

**步骤1: 检查当前版本**

首先，我们需要检查当前 scikit-image 的版本是否为0.13.0。如果是，那么我们就可以开始升级过程了。您可以使用以下命令来检查版本：

bashpip show scikit-image

如果输出显示版本为0.13.0，那么我们就可以继续下一步。

**步骤2: 升级到最新的稳定版**

接下来，我们需要升级到最新的稳定版。您可以使用以下命令来升级：

bashpip install --upgrade scikit-image

这个命令会自动检测并安装最新的稳定版。如果您已经安装了0.13.0，那么这将升级到最新的版本。

**步骤3: 检查升级结果**

完成升级后，我们需要检查是否成功。您可以使用以下命令来检查 scikit-image 的版本：

bashpip show scikit-image

如果输出显示版本为0.17.2，那么我们就成功地升级了 scikit-image。

**步骤4: 验证功能**

最后，我们需要验证是否所有功能都正常工作。您可以使用以下示例代码来测试：

import numpy as npfrom skimage import io, filters# 加载图像img = io.imread('image.jpg')

# 应用滤波器edges = filters sobel(img)

# 显示结果io.imshow(edges)
io.show()

如果输出正常显示，那么我们就可以确认 scikit-image 升级成功。

**注意**

在升级过程中，如果您遇到任何问题，请尝试以下解决方案：

* 检查您的 pip 版本是否为最新。如果不是，请更新 pip。
* 检查您的 Python 版本是否支持 scikit-image 的最新版本。如果不支持，请考虑升级 Python。
* 如果仍然无法升级，请尝试卸载并重新安装 scikit-image。

**总结**

在本文中，我们指导您如何从 scikit-image 的老版本0.13.0 升级到最新的0.17.2。我们提供了四个步骤：检查当前版本、升级到最新的稳定版、检查升级结果和验证功能。如果您遵循这些步骤，应该能够成功地升级 scikit-image 并正常使用它。

**参考**

* scikit-image 官方文档： />* pip 文档： />* Python 文档： />
**示例代码**

以下是示例代码：

import numpy as npfrom skimage import io, filters# 加载图像img = io.imread('image.jpg')

# 应用滤波器edges = filters.sobel(img)

# 显示结果io.imshow(edges)
io.show()

这个示例代码演示了如何使用 scikit-image 的 `sobel` 函数来应用 Sobel 滤波器，并显示结果。