Python cucim.skimage.measure.block_reduce用法及代码示例

用法: cucim.skimage.measure.block_reduce(image, block_size, func=<function sum>, cval=0, func_kwargs=None)

通过将函数func 应用于本地块来对图像进行下采样。

例如，此函数对于最大和均值池很有用。

参数：

image：ndarray: N维输入图像。
block_size：array_like: 包含沿每个轴的下采样整数因子的数组。
func：可调用的: 用于计算每个本地块的返回值的函数对象。此函数必须实现 axis 参数。主要函数是 numpy.sum , numpy.min , numpy.max , numpy.mean 和 numpy.median 。另见func_kwargs。
cval：浮点数: 如果图像不能完全被块大小整除，则为常量填充值。
func_kwargs：dict: 传递给 func 的关键字参数。对于将 dtype 参数传递给 np.mean 非常有用。接受输入字典，例如：func_kwargs={'dtype': np.float16})。

image：ndarray: Down-sampled 与输入图像具有相同维数的图像。

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from skimage.measure import block_reduce
>>> image = cp.arange(3*3*4).reshape(3, 3, 4)
>>> image 
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]],
       [[24, 25, 26, 27],
        [28, 29, 30, 31],
        [32, 33, 34, 35]]])
>>> block_reduce(image, block_size=(3, 3, 1), func=cp.mean)
array([[[16., 17., 18., 19.]]])
>>> image_max1 = block_reduce(image, block_size=(1, 3, 4), func=cp.max)
>>> image_max1 
array([[[11]],
       [[23]],
       [[35]]])
>>> image_max2 = block_reduce(image, block_size=(3, 1, 4), func=cp.max)
>>> image_max2 
array([[[27],
        [31],
        [35]]])

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.measure.block_reduce。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。

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参数：

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