本文简要介绍 python 语言中 scipy.ndimage.binary_hit_or_miss
的用法。
用法:
scipy.ndimage.binary_hit_or_miss(input, structure1=None, structure2=None, output=None, origin1=0, origin2=None)#
多维二进制hit-or-miss 变换。
hit-or-miss 变换查找输入图像内给定图案的位置。
- input: 数组(转换为布尔值)
要检测模式的二进制图像。
- structure1: 数组(转换为布尔值),可选
要适合输入的前景(非零元素)的结构元素的一部分。如果未提供任何值,则选择方形连通性 1 的结构。
- structure2: 数组(转换为布尔值),可选
必须完全错过前景的结构化元素的第二部分。如果没有提供值,则取结构 1 的补码。
- output: ndarray,可选
与输入形状相同的数组,其中放置输出。默认情况下,会创建一个新数组。
- origin1: int 或整数元组,可选
结构元素结构 1 的第一部分的放置,对于居中结构,默认为 0。
- origin2: int 或整数元组,可选
结构元素结构2的第二部分的放置,对于居中结构,默认为0。如果为 origin1 而不是为 origin2 提供了值,则将 origin2 设置为 origin1。
- binary_hit_or_miss: ndarray
Hit-or-miss 输入与给定结构元素(结构1,结构2)的变换。
参数 ::
返回 ::
参考:
例子:
>>> from scipy import ndimage >>> import numpy as np >>> a = np.zeros((7,7), dtype=int) >>> a[1, 1] = 1; a[2:4, 2:4] = 1; a[4:6, 4:6] = 1 >>> a array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]) >>> structure1 = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 1]]) >>> structure1 array([[1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 1]]) >>> # Find the matches of structure1 in the array a >>> ndimage.binary_hit_or_miss(a, structure1=structure1).astype(int) array([[0, 0, 0, 0, 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, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]) >>> # Change the origin of the filter >>> # origin1=1 is equivalent to origin1=(1,1) here >>> ndimage.binary_hit_or_miss(a, structure1=structure1,\ ... origin1=1).astype(int) array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 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, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.ndimage.binary_hit_or_miss。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。