在 scikit-image 中导入相对/绝对函数的问题

Question

我正在尝试为 scikit-image 提交 PR，但我得到了 Travis-CI error：

  Traceback (most recent call last):
  File "doc/examples/edges/plot_canny.py", line 22, in <module>
    from skimage import feature
  File "/home/travis/build/scikit-image/scikit-image/skimage/feature/__init__.py", line 9, in <module>
    from .peak import peak_local_max
  File "/home/travis/build/scikit-image/scikit-image/skimage/feature/peak.py", line 3, in <module>
    from ..filters import rank_order
  File "/home/travis/build/scikit-image/scikit-image/skimage/filters/__init__.py", line 11, in <module>
    from ._frangi import frangi_filter, hessian_filter
  File "/home/travis/build/scikit-image/scikit-image/skimage/filters/_frangi.py", line 2, in <module>
    from skimage.feature import hessian_matrix, hessian_matrix_eigvals
ImportError: cannot import name hessian_matrix

我想这可能是一个循环导入错误，但我不太明白如何解决这个问题。我已经将 included frangi_filter 和 hessian_filter 放入过滤器的模块 __init__.py。

我也尝试过relative 导入，其中resulted 进入同样的错误。

如何正确导入，才能解决循环导入问题？

Answer 1

解决这个问题的一个丑陋的方法是将导入移动到函数中，比如

def hessian_filter(image, scale=(1, 10), scale_ratio=2, beta1=0.5, beta2=15):
    """
       Blah-blah-blah
    """
    from ..feature import hessian_matrix, hessian_matrix_eigvals
    # function body

您可能希望为 hessian_matrix 和 hessian_matrix_eigvals 创建单独的“代理”函数，以免导入污染每个函数。