scikit-image 0.18.3 (2021-08-24)#

我们很高兴地宣布 scikit-image v0.18.3 的发布！

scikit-image 是 SciPy 的一个图像处理工具箱，包含用于分割、几何变换、颜色空间操作、分析、过滤、形态学、特征检测等的算法。

这是一个小的错误修复版本，用于与 Pooch 1.5 和 SciPy 1.7 的兼容性。

错误修复#

  • 仅从 Pooch 的公共 API 导入。这解决了 Pooch 1.5.0 的导入失败问题。(#5531, #5529 的后端)

  • 在使用多重网格求解器时，不要在 random_walker 中使用已弃用的 scipy.linalg.pinv2。（#5531，#5437 的后端）

3 位作者添加到此版本 [按名字或登录名首字母排序]#

大卫·曼西 格雷戈里·李 马克·哈福什

3 位审阅者已添加到此版本 [按名字或登录名首字母排序]#

Gregory Lee Juan Nunez-Iglesias Mark Harfouche

scikit-image 0.18.2 (2021-06-10)#

我们很高兴地宣布 scikit-image v0.18.2 的发布！

scikit-image 是 SciPy 的一个图像处理工具箱，包含用于分割、几何变换、颜色空间操作、分析、过滤、形态学、特征检测等的算法。

此版本主要用于为 aarch64 架构添加轮子；它还修复了一些小错误。

更多信息、示例和文档，请访问我们的网站：

https://scikit-image.org

错误修复#

  • 允许对截断的 JPG 文件抛出 SyntaxError 或 OSError (#5315, #5334)

  • 修复 sphinx: 角色已注册的问题 (#5319, #5335)

开发过程#

  • 更新 pyproject.toml 以确保 pypy 兼容性和 aarch 兼容性（#5326, #5328）

  • 构建 aarch64 轮子 (#5197, #5210)

  • 查看最新的 Ubuntu 镜像是否修复了 QEMU CPU 检测问题（#5227, #5233）

  • 将 master 重命名为 main （#5243, #5295）

  • 修复从SDIST安装的测试（#5283, #5296）

  • 移除不必要的软件包手动安装从 before_install (#5298)

  • 使用 manylinux2010 用于 python 3.9+ (#5303, #5310)

  • 在 aarch 上为 cpython 3.8 添加 numpy 版本规范 (#5374, #5375)

7 位作者添加到此版本 [按名字或登录名首字母排序]#

  • 弗朗索瓦·布洛涅

  • 贾纳卡拉詹·纳塔拉詹

  • Juan Nunez-Iglesias

  • 李约翰

  • 马克·哈福克

  • MeeseeksMachine

  • Stéfan van der Walt

9 位评审者添加到此版本 [按名字或登录名首字母排序]#

  • 亚历山大·德·西奎拉

  • 格雷戈里·R·李

  • Juan Nunez-Iglesias

  • 玛丽安·科尔维莱克

  • 马克·哈福克

  • Matti Picus

  • 马蒂亚斯·布索尼耶

  • Riadh Fezzani

  • Stéfan van der Walt

scikit-image 0.18.1 (2020-12-23)#

这是一个错误修复版本，包含以下两个错误修复：

  • 修复大型 (>2GB) 数组中的标签索引错误 (#5143, #5151)

  • 仅在最近的 pooch 中使用 retry_if_failed (#5148)

请参阅下方了解 0.18.0 中的新功能和 API 变更。

scikit-image 0.18.0 (2020-12-15)#

我们很高兴地宣布 scikit-image v0.18.0 的发布！

scikit-image 是 SciPy 的一个图像处理工具箱，包含用于分割、几何变换、颜色空间操作、分析、过滤、形态学、特征检测等的算法。

此版本的 scikit-image 根据 NEP-29 Python 和 Numpy 版本支持社区标准 放弃了对 Python 3.6 的支持：需要 Python 3.7 或更新版本才能运行此版本。

更多信息、示例和文档，请访问我们的网站：

https://scikit-image.org

新功能#

  • 添加迭代 Lucas-Kanade (iLK) 光流方法 (#4161)

  • 在区域属性中添加Feret直径（#4379, #4820）

  • 添加计算欧拉数和Crofton周长估计的函数 (#4380)

  • 添加一个计算Hausdorff距离的函数 (#4382)

  • 在 skimage.filters.rank 中为许多过滤器添加了3D支持。

  • 一个实验性的可训练像素分割实现，旨在与 scikit-learn API 兼容，已添加到 skimage.future 中。试试看！(#4739)

  • 添加新函数 segmentation.expand_labels 以在防止重叠的同时扩张标签 (#4795)

  • 现在可以将额外的测量函数传递给 measure.regionprops 和 regionprops_table (#4810)

  • 添加滚动球算法用于背景减除 (#4851)

  • 在 data 子包中添加了新的示例图像：data.eagle (#4922)、data.human_mitosis (#4939)、data.cells3d (#4951) 和 data.vortex (#5041)。另请注意，由于版权问题，data.camera 的图像已更改 (#4913)。

  • skimage.feature.structure_tensor 现在支持 3D（及 nD）图像作为输入 (#5002)

  • 许多阈值方法现在可以接收预计算的直方图作为输入，如果在同一图像上尝试多种方法，或者使用快速直方图方法，这将显著提高速度。(#5006)

  • measure.regionprops 现在支持多通道强度图像 (#5037)

文档#

  • 在洪水填充教程中添加一个示例 (#4619)

  • Docstring 增强功能用于 marching cubes 和 find_contours (#4641)

  • 一个新的教程展示了细胞生物学的例子，已添加到图库中（#4648）。特别感谢 Pierre Poulain 和 Fred Bernard（巴黎大学和雅克·莫诺研究所）对本例的科学审查！

  • 改进寄存器轮换示例，添加注释和参考 (#4723)

  • 为 transform.AffineTransform 中的 “scale” 参数添加新标量类型支持的 versionadded (#4733)

  • 新的教程关于 可视化3D数据 (#4850)

  • 为3D自适应直方图均衡化（AHE）添加示例（#4658）

  • 自动格式化文档字符串以提高一致性 (#4849)

  • 改进了 rgb2lab (#4839) 和 marching_cubes (#4846) 的文档字符串

  • 改进了 measure.marching_cubes 的文档字符串，提到了如何使用 mayavi 对网格进行简化 (#4846)

  • 文档如何贡献一个图库示例。(#4857)

  • 修复并改进熵示例 (#4904)

  • 扩展开发者文档中的基准测试部分 (#4905)

  • 改进了 util.random_noise 的文档字符串 (#5001)

  • 改进了 morphology.h_maxima 和 morphology.h_minima 的文档字符串 (#4929)。

  • 改进了 util.img_as_int 的文档字符串 (#4888)。

  • 一个新的示例展示了使用 PyData 堆栈（pandas, seaborn）在 <https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_regionprops.html>`_ 上对 regionprops 结果进行交互式探索 (#5010)。

  • 已添加文档以解释 如何下载示例数据集 ，这些数据集不随 scikit-image 一起安装 (#4984)。同样，贡献者指南已更新，提及如何在 gitlab 仓库中托管新数据集 (#4892)。

  • 开发者文档中的 基准测试部分 已经扩展 (#4905)。

  • 在示例页面中添加了指向image.sc论坛的链接（#5094, #5096）

  • 在图库示例中添加了缺失的数据集（#5116, #5118）

  • 在 __all__ 中添加 farid 过滤器，以填充文档 (#5128, #5129)

  • 校对排序过滤器的图库示例。（#5126, #5136）

改进#

  • float32 支持 SLIC (#4683), ORB (#4684, #4697), BRIEF (#4685), pyramid_gaussian (#4696), Richardson-Lucy 反卷积 (#4880)

  • 在 skimage.restoration.richardson_lucy 中，当输入图像为单精度时，计算现在以单精度进行。这可以在处理单精度数据时显著提高性能。

  • Richardson-Lucy 反卷积现在有一个 filter_epsilon 关键字参数，以避免除以非常小的数 (#4823)

  • 在 measure.find_contours 中添加默认级别参数 (max-min) / 2 (#4862)

  • SLIC 超像素算法 (skimage.segmentation.slice) 在用户提供掩码的情况下性能得到了提升 (#4903)。由掩码 SLIC 生成的特定超像素将与先前版本生成的超像素不同。

  • exposure.adjust_gamma 通过使用查找表（LUT）对 uint8 图像进行了加速（#4966）。

  • measure.label 已针对布尔输入图像进行了加速，通过使用 scipy.ndimage 在此情况下的实现（#4945）。

  • util.apply_parallel 现在支持多通道数据 (#4927)。

  • skimage.feature.peak_local_max 现在支持任何闵可夫斯基距离。

  • 我们现在使用稀疏互相关来加速局部阈值函数（#4912）

  • morphology.convex_hull_image 现在通过按顺序检查凸包不等式，使用更少的内存 (#5020)

  • 多边形光栅化更加精确，不再可能排除输入顶点。(#5029)

  • 添加数据可选要求以允许 pip install scikit-image[data] (#5105, #5111)

  • MSVC 中的 OpenMP 支持 (#4924, #5111)

  • 重新标准化多图像文件的处理（#2815, #5132）

  • 在SciPy版本中一致的缩放边界行为（#5131，#5133）

API 变更#

  • skimage.restoration.richardson_lucy 当输入为单精度时返回单精度输出。在此版本之前，总是使用双精度。(#4880)

  • 在 skimage.feature.corner 中，threshold_rel 的默认值已从 0.1 更改为 None，这相当于让 skimage.feature.peak_local_max 决定默认值。目前这等同于 threshold_rel=0。

  • 在 measure.label 中，已弃用的 neighbors 参数已被移除。(#4942)

  • 由于版权问题 (#4913)，data.camera 返回的图像已更改。

错误修复#

  • 当输入图像具有 np.uint8 数据类型时，label2rgb 中的一个错误已被修复 (#4661)

  • 修复了 skimage.color.separate_stains 的错误实现 (#4725)

  • peak_local_max 中进行了许多错误修复（#2592, #4756, #4760, #5047）

  • 修复 random_walker 中输入标签为负值时的错误 (#4771)

  • PSF 翻转现在对于 Richardson-Lucy 去卷积工作在 >2D 中是正确的 (#4823)

  • 修复 equalize_adapthist (CLAHE) 在 clip 值为 1.0 时的问题 (#4828)

  • 对于RANSAC算法，改进了所有数据点都是异常值的情况，这种情况之前会引发错误（#4844）

  • 当 bg_color 参数的值为字符串时，导致错误的 bug 已被修正（#4840）

  • 在 metrics.variation_of_information 中修复了一个归一化错误 (#4875)

  • skimage.measure.regionprops 的欧拉特性属性在处理3D对象时存在错误，因为它没有考虑隧道。基于积分几何的新实现修复了这个错误（#4380）。

  • 在 skimage.morphology.selem.rectangle 中，height 参数控制了宽度和 width 参数控制了高度。它们已被 nrow 和 ncol 取代。(#4906)

  • skimage.segmentation.flood_fill 和 skimage.segmentation.flood 现在一致地处理 seed_point 的负值。

  • segmentation.flood 中的段错误已修复 (#4948, #4972)

  • draw.polygon 在输入为0维的情况下发生的段错误已修复（#4943）。

  • 在 registration.phase_cross_correlation 中，当计算中发现 NaNs 时会引发 ``ValueError``（这是由于输入图像中存在 NaNs 导致的）。在此修复之前，当输入图像包含 NaNs 时，可能会返回不正确的值 (#4886)。

  • 修复边缘过滤器不遵守填充模式的问题 (#4907)

  • 使用 v{} 作为版本标签与 pooch (#5104, #5110)

  • 修复XCode 12中的编译错误（#5107, #5111）

弃用#

  • skimage.feature.peak_local_max 中的 indices 参数已被弃用。索引将始终返回。(#4752)

  • 在 skimage.feature.structure_tensor 中，引入了一个 order 参数，该参数将从版本 0.20 开始默认设置为 ‘rc’。(#4841)

  • skimage.feature.structure_tensor_eigvals 已被弃用，并将在版本0.20中移除。请改用 skimage.feature.structure_tensor_eigenvalues。

  • skimage.viewer 子包和 skivi 脚本已被弃用，并将在版本0.20中移除。对于交互式可视化，我们推荐使用专门的工具，如 napari 或 plotly。同样地，skimage.io 的 qt 和 skivi 插件已被弃用，并将在版本0.20中移除。(#4941, #4954)

  • 在 skimage.morphology.selem.rectangle 中，参数 width 和 height 已被弃用。请改用 nrow 和 ncol。

  • 在以下文档字符串的示例中删除了显式设置 threshold_rel=0：skimage.feature.BRIEF、skimage.feature.corner_harris、skimage.feature.corner_shi_tomasi、skimage.feature.corner_foerstner、skimage.feature.corner_fast、skimage.feature.corner_subpix、skimage.feature.corner_peaks、skimage.feature.corner_orientations 和 skimage.feature._detect_octave。

  • 在 skimage.restoration._denoise 中，关于 rescale_sigma=None 的警告已被移除。

  • 在 skimage.restoration._cycle_spin 中，# doctest: +SKIP 已被移除。

开发过程#

  • 修复 #3327：添加基准覆盖功能 (#3329)

  • 发布流程说明已改进。(#4228)

  • pyproject.toml 已被添加到源代码发布中。

  • 使用 GitHub Actions 构建和部署 dev/master 文档 (#4852)

  • 网站现在自动部署 (#4870)

  • 在 Circle CI 上构建文档并链接工件 (#4881)

  • 基准测试现在可以在较旧的 scikit-image 提交上运行 (#4891)

  • 网站分析使用 plausible.io 进行跟踪，并可以在 https://plausible.io/scikit-image.org 上可视化 (#4893)

  • 文档构建的工件现在可以在每个拉取请求中找到 (#4881)。

  • 文档源文件现在可以使用 Markdown 编写，而不仅仅是 ReST，这要归功于 myst (#4863)。

  • 更新 trove 分类器和 Python 3.9 的测试 + 修复 pytest 配置 (#5052)

  • 修复 Azure Pipelines、pytest 配置以及 Python 3.8 的 trove 分类器 (#5054)

  • 将我们的测试从 Travis 迁移到 GitHub Actions (#5074)

  • 我们现在在主仓库使用 cibuildwheel 在 GitHub Actions 上构建我们的轮子。非常感谢 matplotlib 和 scikit-learn 的开发者为我们铺平了道路！(#5080)

  • 禁用 Travis-CI 构建 (#5099, #5111)

  • 改进 CircleCI 构建：无并行化和缓存）（#5097, #5119）

其他拉取请求#

  • 管理 iradon 输入和输出数据类型 (#4298)

  • 随机游走者：当给定容差 (#4631) 的概率超出 [0,1] 范围时显示警告

  • MAINT: 移除未使用的 Cython 文件 (#4633)

  • 忘记遗留数据目录 (#4662)

  • 设置长描述markdown并切换到0.18dev (#4663)

  • 可选的 pooch 依赖 (#4666)

  • 在 doc/examples/segmentation/plot_ncut (#4676) 中为函数添加新的默认值

  • 重新引入带有强烈弃用警告的转换（#4681）

  • 在发布说明中，更好地描述 skimage 与生态系统的关系 (#4689)

  • 执行一些 0.18 版本的待办任务 (#4690)

  • 执行 0.17 版本的待办任务！ (#4691)

  • 抑制图库示例的警告（#4692）

  • 0.17.2 版本发布说明 (#4702)

  • 修复画廊示例中提到已弃用参数的问题（#4706）

  • 指定在设置阶段打开的文件的编码（#4713）

  • 移除重复的融合类型定义 (#4724)

  • 黑名单 cython 版本 0.29.18 (#4730)

  • 修复与将 np.floating 转换为 dtype 相关的 CI 失败 (#4731)

  • 修复与数组不规则输入numpy弃用相关的CI失败 (#4735)

  • 在解析源代码链接之前解开装饰器 (sphinx.ext.linkcode) (#4740)

  • 修复 j-invariant 去噪教程中的绘图错误 (#4744)

  • 高亮所有带有HTML文档“源码”链接的源代码行（sphinx.ext.linkcode）（#4746）

  • 在拉取请求模板中将检查清单框转换为项目符号点 (#4747)

  • 在 peak_local_max 中弃用 (min_distance < 1) 和 (footprint.size < 2) (#4753)

  • 禁止 dask 2.17.0 以修复 CI (#4758)

  • 尝试修复因pyqt5最新版本而中断的CI (#4788)

  • 删除 j 不变量文档中的未使用变量 (#4792)

  • 在 manifest.in 中包含所有 md 文件 (#4793)

  • 移除多余的“::”以使绘图指令生效。（#4798）

  • 使用 optipng 压缩我们图库中的图片/缩略图 (#4800)

  • 修复 blob.py 中的运行时警告 (#4803)

  • 为 sphinx-gallery>=0.9.0 添加 TODO 任务以移除强制的缩略图大小 (#4804)

  • 将 SSIM 代码示例更改为使用实际的 MSE (#4807)

  • 使用 Pooch 加载生物医学示例的图像数据。(#4809)

  • 调整 threshold_otsu 错误检查 - 关闭 #4811 (#4812)

  • 确保Cython排名过滤器的断言消息具有信息性（#4815）

  • 简化 equivalent_diameter 函数 (#4819)

  • 文档：更新子包描述 (#4825)

  • 样式：在堆叠数组时要明确 (#4826)

  • MAINT: 从 collections.abc 导入 Iterable (Python 3.9 兼容性) (#4834)

  • 在测试套件中静默多个警告 (#4837)

  • 在测试套件中静默一些 RuntimeWarnings (#4838)

  • 正确处理颜色字符串映射 (#4840)

  • 文档：在 io.*.py 中自动格式化文档字符串 (#4845)

  • 由于CVE-2020-10379等问题，更新pillow的最低要求。(#4861)

  • 文档：格式转换的第一步，rst -> myst (#4863)

  • 修复了注释中的拼写错误 (#4867)

  • 安装指南 PR #4750 的替代措辞 (#4871)

  • 文档：明确marching cubes返回的唯一顶点的条件（#4872）

  • 在贡献者指南中移除未维护的wiki页面链接 (#4873)

  • 新的 Matomo 配置 (#4879)

  • 修复skimage.util.img_as_int文档错误问题 (#4888)

  • 为正确文档渲染进行的小修改 (#4897)

  • 变更日志备份 (#4898)

  • 在 phase_cross_correlation 中进行小规模重构 (#4901)

  • 修复 draw.circle/disk 的弃用消息，修复 #4884 (#4908)

  • 为 measure.find_contours() 中的新 opt 参数添加 versionchanged 标签 (#4909)

  • 声明构建依赖项 (#4920)

  • 替换带有种族色彩的词汇 (#4921)

  • 修复了适用于多通道数据函数的 apply_parallel 问题 (#4927)

  • 改进 h_maxima 和 h_minima 函数的描述 (#4928) (#4929)

  • CI: 跳过 PYTHONOPTIMIZE=2 的文档构建 (#4930)

  • MAINT: 移除 skimage/morphology/_max_tree.pyx 中的自定义融合类型 (#4931)

  • MAINT: 移除 numpydoc 选项，问题已在 numpydoc 1.0 中修复 (#4932)

  • 修改开发版本字符串以允许与 NumpyVersion 一起使用 (#4947)

  • CI: 为避免 Travis 超时，为 OSX 安装脚本添加详细选项 (#4956)

  • 修复CI：禁止使用sphinx-gallery 0.8.0 (#4960)

  • 数据切尔西的别名：data.cat() (#4962)

  • 修复拼写错误。（#4963）

  • CI: 使用改进的 Travis 等待以避免 OSX 构建超时 (#4965)

  • 在“轮廓查找”示例中的小改进：移除了未使用的变量 n (#4967)

  • MAINT: 移除未使用的导入 (#4968)

  • MAINT: 移除对 networkx 的条件导入 (#4970)

  • 禁止使用最新版本的 pyqt (#4973)

  • 移除功能上的警告/显式设置，恢复功能 (#4974)

  • 标签和regionprops_label的文档字符串改进 (#4983)

  • 尝试修复与circleci的超时问题 (#4986)

  • 改进欧拉数示例 (#4989)

  • [网站] 标准化文档索引页面。(#4990)

  • 校对 INSTALL 文件。(#4991)

  • 在INSTALL文件中捕捉剩余的拼写错误。（#4992）

  • 让 tifffile.imread 处理额外的关键字参数 (#4997)

  • 更新 random_noise 函数的文档字符串 (#5001)

  • 更新 sklearn 和 numpy 的 sphinx 映射 (#5003)

  • 更新 docstring slic 超像素 (#5014)

  • 将 numpy 版本更新以匹配 scipy (大致) (#5016)

  • 修复旧版本numpy中numpy.pad的使用 (#5017)

  • [MRG] 更新文档至新数据。camera() (#5018)

  • 为文档增加了 plotly 的要求 (#5021)

  • 修复在调用 hough_line_peaks 时角度过少导致的 IndexError (#5024)

  • 最新 numpy 升级后的代码简化 (#5027)

  • 修复了指向 CODE_OF_CONDUCT.md 的断链 (#5030)

  • 指定核心开发者在第二次批准审查后是否应立即合并。(#5040)

  • 更新 pytest 配置以包含 test_ 函数 (#5044)

  • MAINT 为 pyodide 构建修复 (#5059)

  • 减少OSX构建时间，使Travis满意（#5067）

  • DOC: 在 prewitt_h, prewitt_v 中记录归一化核 (#5076)

  • 对CI的一些小调整 (#5079)

  • 从 util.arraycrop 中移除了对 numpy 私有函数的调用 (#5081)

  • peak_local_max: 从示例中移除已弃用的 indices 参数 (#5082)

  • 将 np.bool、np.float 和 np.int 替换为 bool、float 和 int (#5103, #5108)

  • 将 plausible 脚本更改为跟踪出站链接 (#5115, #5123)

  • 移除对 Python 3.6 的支持 (#5117, #5125)

  • 优化 ensure_spacing (#5062, #5135)

52 位作者添加到此版本 [按名字或登录名首字母排序]#

衷心感谢所有为此次发布做出贡献的贡献者。其中一部分贡献者是开源项目的首次贡献者，而更大一部分是 scikit-image 的首次贡献者。对于维护者来说，欢迎新贡献者是一种美妙的感觉，而 scikit-image 贡献者的多样性无疑是该软件包的一大优势。

  • Abhishek Arya

  • 阿比谢克·帕蒂尔

  • 亚历山大·德·西奎拉

  • 本·纳塔森

  • 卡梅伦·布洛克

  • 克里斯·罗特

  • 克里斯托夫·戈尔克

  • Clement Ng

  • 科里·哈里斯

  • 大卫·麦克马洪

  • 大卫·梅勒特

  • Devi Sandeep

  • 叶戈尔·潘菲洛夫

  • 伊曼纽尔·古利亚特

  • 弗朗索瓦·布洛涅

  • Genevieve Buckley

  • 格雷戈里·R·李

  • 哈里·权

  • iofall (cedarfall)

  • Jan Funke

  • Juan Nunez-Iglesias

  • 朱利安·吉尔比

  • 朱利安·杰拉菲翁

  • kalpana

  • kolibril13 (kolibril13)

  • 库沙恩·古普塔

  • Lars Grüter

  • 玛丽安·科尔维莱克

  • 马克·哈福克

  • 马文·阿尔伯特

  • 马蒂亚斯·布索尼耶

  • 马克斯·弗雷

  • 内森

  • neeraj3029 (neeraj3029)

  • 尼克

  • notmatthancock (matt)

  • OGordon100 (OGordon100)

  • 欧文·索尔伯格

  • Riadh Fezzani

  • 罗伯特·哈斯

  • 罗马·尤尔恰克

  • Ronak Sharma

  • Ross Barnowski

  • Ruby Werman

  • ryanlu41 (ryanlu41)

  • 塞巴斯蒂安·瓦尔克特

  • Shyam Saladi

  • 斯蒂芬·范·德·瓦特

  • 特伦斯·霍恩莱斯

  • Volker Hilsenstein

  • 温迪·麦

  • 尤金德拉·夏尔马

41 位评审者添加到此版本 [按名字或登录名首字母排序]#

  • Abhishek Arya

  • 阿比谢克·帕蒂尔

  • 亚历山大·德·西奎拉

  • 本·纳塔森

  • 克里斯·罗特

  • Clement Ng

  • 科里·哈里斯

  • Cris Luengo

  • 大卫·梅勒特

  • 叶戈尔·潘菲洛夫

  • 伊曼纽尔·古利亚特

  • 弗朗索瓦·布洛涅

  • 格雷戈里·R·李

  • 哈里·权

  • Jan Funke

  • Juan Nunez-Iglesias

  • 朱利安·杰拉菲翁

  • kalpana

  • 库沙恩·古普塔

  • Lars Grüter

  • 玛丽安·科尔维莱克

  • 马克·哈福克

  • 马文·阿尔伯特

  • neeraj3029

  • 尼克

  • OGordon100

  • Riadh Fezzani

  • 罗伯特·哈斯

  • Ross Barnowski

  • Ruby Werman

  • ryanlu41

  • 斯科特·特林克尔

  • 塞巴斯蒂安·瓦尔克特

  • Stanley_Wang

  • 斯蒂芬·范·德·瓦特

  • 史蒂文·布朗

  • 斯图尔特·马姆福德

  • 特伦斯·霍恩莱斯

  • Volker Hilsenstein

  • 温迪·麦

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