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

用法: cucim.skimage.filters.threshold_minimum(image=None, nbins=256, max_iter=10000, *, hist=None)

根据最小方法返回阈值。

如果未提供输入 image 的直方图，则计算它并对其进行平滑处理，直到只有两个最大值。那么两者之间的最小值就是阈值。

必须提供图像或历史记录。如果给出 hist，则忽略图像的实际直方图。

参数：

image：(M, N) ndarray，可选: 输入图像。
nbins：整数，可选: 用于计算直方图的 bin 数量。对于整数数组，此值将被忽略。
max_iter：整数，可选: 平滑直方图的最大迭代次数。
hist：数组，或数组的 2 元组，可选: 用于确定阈值的直方图和相应的 bin 中心强度数组。或者，只能通过直方图。

返回：

threshold：浮点数: 上阈值。强度高于此值的所有像素都被假定为前景。

抛出：

RuntimeError: 如果无法在直方图中找到两个局部最大值，或者平滑需要超过 1e4 次迭代。

参考：

1: C. A. Glasbey, “An analysis of histogram-based thresholding algorithms,” CVGIP: Graphical Models and Image Processing, vol. 55, pp. 532-537, 1993.
2: Prewitt, JMS & Mendelsohn, ML (1966), “The analysis of cell images”, Annals of the New York Academy of Sciences 128: 1035-1053 DOI:10.1111/j.1749-6632.1965.tb11715.x

例子：

>>> from skimage.data import camera
>>> image = camera()
>>> thresh = threshold_minimum(image)
>>> binary = image > thresh

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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.filters.threshold_minimum。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。