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Python cucim.skimage.data.binary_blobs用法及代码示例


用法:

cucim.skimage.data.binary_blobs(length=512, blob_size_fraction=0.1, n_dim=2, volume_fraction=0.5, seed=None)

生成具有多个圆形 blob-like 对象的合成二值图像。

参数

length整数,可选

输出图像的线性大小。

blob_size_fraction浮点数,可选

Blob 的典型线性大小(作为 length 的一部分)应小于 1。

n_dim整数,可选

输出图像的维数。

volume_fraction浮点数,默认 0.5

被斑点覆盖的图像像素的分数(输出为 1)。应该在 [0, 1] 中。

seed整数,可选

用于初始化随机数生成器的种子。如果 None ,则使用来自操作系统的随机种子。

返回

blobs布尔数组

输出二值图像

注意

警告:CuPy 不会给出与 NumPy 相同的随机生成数字,因此在此处使用特定种子不会给出与 scikit-image 实现相同的模式。

给定随机种子的行为也可能在 CuPy 主要版本中发生变化。看:https://docs.cupy.dev/en/stable/reference/random.html

例子

>>> from cucim.skimage import data
>>> # tiny size (5, 5)
>>> blobs = data.binary_blobs(length=5, blob_size_fraction=0.2, seed=1)
>>> # larger size
>>> blobs = data.binary_blobs(length=256, blob_size_fraction=0.1)
>>> # Finer structures
>>> blobs = data.binary_blobs(length=256, blob_size_fraction=0.05)
>>> # Blobs cover a smaller volume fraction of the image
>>> blobs = data.binary_blobs(length=256, volume_fraction=0.3)

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注:本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cucim.skimage.data.binary_blobs。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。