本文简要介绍 python 语言中 scipy.ndimage.black_tophat
的用法。
用法:
scipy.ndimage.black_tophat(input, size=None, footprint=None, structure=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)#
多维黑色高帽过滤器。
- input: array_like
输入。
- size: 整数元组,可选
用于过滤器的扁平且完整的结构元素的形状。如果提供了足迹或结构,则可选。
- footprint: 整数数组,可选
用于黑色顶帽过滤器的平面结构元素的非无限元素的位置。
- structure: 整数数组,可选
用于过滤器的结构元素。结构可以是非平面结构元素。
- output: 数组,可选
可以提供用于存储滤波器的输出的数组。
- mode: {‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘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。默认为‘reflect’
- cval: 标量,可选
如果模式为‘constant’,则填充过去输入边的值。默认值为 0.0。
- origin: 标量,可选
origin 参数控制过滤器的位置。默认 0
- black_tophat: ndarray
输入结构过滤的结果。
参数 ::
返回 ::
例子:
将暗峰更改为亮峰并减去背景。
>>> from scipy.ndimage import generate_binary_structure, black_tophat >>> import numpy as np >>> square = generate_binary_structure(rank=2, connectivity=3) >>> dark_on_gray = np.array([[7, 6, 6, 6, 7], ... [6, 5, 4, 5, 6], ... [6, 4, 0, 4, 6], ... [6, 5, 4, 5, 6], ... [7, 6, 6, 6, 7]]) >>> black_tophat(input=dark_on_gray, structure=square) array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [0, 1, 5, 1, 0], [0, 0, 1, 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.black_tophat。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。