Python cucim.skimage.filters.median用法及代码示例

用法: cucim.skimage.filters.median(image, selem=None, out=None, mode='nearest', cval=0.0, behavior='ndimage')

返回图像的局部中值。

参数：

image：array-like: 输入图像。
selem：ndarray，可选: 如果 behavior=='rank' , selem 是 1 和 0 的二维数组。如果 behavior=='ndimage' , selem 是一个由 1 和 0 组成的 N-D 数组，其维数与 image 相同。如果没有，selem 将是一个 N-D 数组，每个维度有 3 个元素(例如，向量、正方形、立方体等)
out：ndarray，(与图像相同的数据类型)，可选: 如果没有，则分配一个新数组。
mode：{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’,'‘wrap’}，可选: mode 参数确定如何处理数组边界，其中 cval 是 mode 等于 ‘constant’ 时的值。默认为‘nearest’。

0.15 版中的新函数：mode使用时behavior='ndimage'.
cval：标量，可选: 如果模式为‘constant’，则填充过去输入边的值。默认值为 0.0

0.15 版中的新函数：cval在 0.15 中添加使用时behavior='ndimage'.
behavior：{‘ndimage’, ‘rank’}，可选: 或者使用旧行为(即 skimage.filters.rank.median() 。新行为将调用 scipy.ndimage.median_filter() 。默认为‘ndimage’。

0.15 版中的新函数：behavior在 0.15 中引入

在 0.16 版中更改：默认behavior已从 ‘rank’ 更改为 ‘ndimage’

out：二维数组(与输入图像相同的 dtype): 输出图像。

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from skimage import data
>>> from cucim.skimage.morphology import disk
>>> from cucim.skimage.filters import median
>>> img = cp.array(data.camera())
>>> med = median(img, disk(5))

相关用法

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.filters.median。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。

用法:

参数：

返回：

例子：