Python SciPy ndimage.black_tophat用法及代码示例

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。

参数 ：：

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

返回 ：：

black_tophat： ndarray

输入结构过滤的结果。

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]])