<p>Hi,</p><p>Scilab has 3 major toolboxes for image processing. I quickly compiled a list which tries to describe what is special about each of them, focusing on SIP.</p><p>Let me know if you think any item should be added or changed. I put this list on SIP's home page as well, and encourage IPD and SIVP developers to display a similar list on their project pages as well.<br>

</p><p><b><a href="http://siptoolbox.sf.net/">SIP</a> vs. <a href="http://sivp.sf.net/">SIVP</a> vs. <a href="http://forge.scilab.org/index.php/p/IPD">IPD</a> - the 'other' Scilab Image Processing toolboxes</b> <br>




Basically, SIP aims towards comprehensive functionality. The
 only price is a longer installation process to get all the features
 due to many third-party dependencies.

</p><ul><li>SIP prioritizes GNU/Linux.
 SIVP and IPD are <i>currently</i> easier for Windows users, followed by SIVP.</li><li>SIP provides unified bindings to several image processing libraries: ImageMagick,
 OpenCV, animal, and (soon) Leptonica.</li><li>SIP is targeted to more advanced users: aims at more functionality than SIVP
 and IPD, but can be harder to install. This is a design decision.</li><li>SIP has the most number of functions. As of april 2012, SIP has 74 help
 pages, compared to 55 from SIVP and 53 from IPD.</li><li>SIP appeared first, SIVP as a friendly fork of SIP. IPD appeared more
 recently. Most
 of the SIVP improvements have recently been merged back into SIP.</li><li>
 SIP is designed for very rapid prototyping of imaging solutions.  
 </li><li>SIP has a friendly and responsive developer and user community.</li><li>SIP provides ample illustrated documentation with examples.</li><li>SIP provides state-of-the-art Euclidean morphology-related algorithms, such
 as dilations, erosions, distance transforms, skeletons, watershed segmentation,
 with reference implementations that are mostly superior to Matlab and other
 software.</li><li>SIVP has explicit handling of integer pixel depths, while SIP is purposedly built for
 double representation, for simplicity.</li><li>SIVP <i>currently</i> has support for video processing beyond SIP.</li><li>
 SIP focuses on ease of use, functionality, and
 on the <i>internal</i> speed of the provided functions, <i>not</i> on
 any low-level user-visible details that could complicate quick usage, such as
 specialized support for huge images or integer pixel depths. Most image processsing
 production code or complex time-consuming algorithms that need to deal with
 very large images should switch from Scilab
 to C/C++ (for example) as soon as the idea is working for medium-sized images in
 Scilab+SIP. 
 </li><li>SIP may be part of Google Summer of Code 2012!</li><li><b>Conclusion: All 3 Scilab IP toolboxes are great and complement each
 other. They even share code. </b> </li></ul><br>Best regards,<br>Ricardo Fabbri<br>--<br>Linux registered user #175401<br><a href="http://www.lems.brown.edu/~rfabbri">www.lems.brown.edu/~rfabbri</a><br><a href="http://pt.wikipedia.org/wiki/IPRJ">pt.wikipedia.org/wiki/IPRJ</a><br>

<a href="http://labmacambira.sf.net">labmacambira.sf.net</a><br><br>