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Python cucim.skimage.transform.pyramid_laplacian用法及代码示例


用法:

cucim.skimage.transform.pyramid_laplacian(image, max_layer=- 1, downscale=2, sigma=None, order=1, mode='reflect', cval=0, multichannel=False, preserve_range=False)

由输入图像形成的拉普拉斯金字塔的产量图像。

每一层都包含下采样和下采样平滑图像之间的差异:

layer = resize(prev_layer) - smooth(resize(prev_layer))

请注意,金字塔的第一张图像将是原始未缩放图像与其平滑版本之间的差异。图像总数为 max_layer + 1 。如果计算了所有层,则最后一个图像是one-pixel 图像或缩小后不改变其形状的图像。

参数

imagendarray

输入图像。

max_layer整数,可选

金字塔的层数。第0层是原始图像。默认为 -1,它构建所有可能的层。

downscale浮点数,可选

缩减因子。

sigma浮点数,可选

高斯滤波器的 Sigma。默认值为2 * downscale / 6.0,它对应于两倍于比例因子大小的过滤器掩码,覆盖超过 99% 的高斯分布。

order整数,可选

用于下采样插值的样条顺序。有关详细信息,请参阅skimage.transform.warp

mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘edge’, ‘symmetric’, ‘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。

cval浮点数,可选

如果模式为‘constant’,则填充过去输入边的值。

multichannel布尔型,可选

图像的最后一个轴是否被解释为多个通道或另一个空间维度。

preserve_range布尔型,可选

是否保持原来的取值范围。否则,输入图像将根据 img_as_float 的约定进行转换。另见https://scikit-image.org/docs/dev/user_guide/data_types.html

返回

pyramid生成器

生成金字塔层作为浮点数图像的生成器。

参考

1

http://persci.mit.edu/pub_pdfs/pyramid83.pdf

2

http://sepwww.stanford.edu/data/media/public/sep/morgan/texturematch/paper_html/node3.html

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.transform.pyramid_laplacian。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。