JuliaImages（参见 文档）是 Julia 中用于多维数组、图像处理和计算机视觉 (CV) 的框架。它拥有活跃的开发社区，并提供许多功能，可以统一 CV 和生物医学 3D/4D 图像处理，支持大数据，并促进交互式探索。
通常，最好的想法都是 SoC 候选人自己想出来的。我们很乐意 讨论这些想法，并帮助您完善您的提案。以下是可能有助于激发您想法的一些潜在项目想法。一般而言，任何 JuliaImages 中缺少的，并且值得三个月开发的东西都可以被视为潜在的 GSoC 想法。请参阅本页底部有关导师的信息。
难度： 中等（175 小时）（高优先级）
JuliaImages 提供了许多算法的高质量实现；然而，目前还没有一组基准测试可以将我们的代码与其他图像处理框架的代码进行比较。开发这些基准测试将使我们能够宣传我们的优势和/或发现进一步改进的机会。另请参阅下面的 OpenCV 项目。
针对 Scikit-image 和 OpenCV 等框架（以及可选的 ITK、ImageMagick 和 Matlab/Octave 等其他框架）的几个性能敏感包（例如，ImageFiltering、ImageTransformations、ImageMorphology、ImageContrastAdjustment、ImageEdgeDetection、ImageFeatures 和/或 ImageSegmentation）的基准测试。另请参阅 图像基准测试 存储库。
此任务至少分为两部分
开发用于收集数据的框架，以及
可视化结果。
还应注意，实现之间的差异（可能包括 质量差异）可能会使某些基准测试的解释变得复杂。
技能： 需要 JuliaImages 经验。优先考虑对其他图像处理框架的熟悉程度。
导师： Tim Holy
我们鼓励感兴趣的贡献者 在 Images.jl 中打开一个讨论 以介绍自己并讨论详细的项目想法。为了提高获得有用反馈的机会，请提供详细的计划和想法（不要仅仅复制这里的内容）。