Python cucim.skimage.morphology.dilation用法及代码示例

用法: cucim.skimage.morphology.dilation(image, selem=None, out=None, shift_x=False, shift_y=False)

返回图像的灰度形态膨胀。

形态膨胀将 (i,j) 处的像素设置为以 (i,j) 为中心的邻域中所有像素的最大值。膨胀扩大了明亮的区域并缩小了黑暗的区域。

参数：

image：ndarray: 图像阵列。
selem：ndarray，可选: 邻域表示为 1 和 0 的二维数组。如果没有，使用cross-shaped 结构元素(连接性=1)。
out：ndarray，可选: 存储形态学结果的数组。如果 None, 被传递，将分配一个新数组。
shift_x, shift_y：布尔型，可选: 围绕中心点移动结构元素。这只会影响偏心的结构元素(即带有偶数边的 selem)。

dilated：uint8 数组，与 image 相同的形状和类型: 形态膨胀的结果。

注意：

对于uint8(和uint16 到某个bit-depth)数据，较低的算法复杂度使得skimage.filters.rank.maximum 函数对于较大的图像和结构元素更有效。

例子：

>>> # Dilation enlarges bright regions
>>> import cupy as cp
>>> from cucim.skimage.morphology import square
>>> bright_pixel = cp.asarray([[0, 0, 0, 0, 0],
...                            [0, 0, 0, 0, 0],
...                            [0, 0, 1, 0, 0],
...                            [0, 0, 0, 0, 0],
...                            [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=cp.uint8)
>>> dilation(bright_pixel, square(3))
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)

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.morphology.dilation。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：

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注意：

例子：