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Python SciPy ndimage.gaussian_gradient_magnitude用法及代码示例


本文简要介绍 python 语言中 scipy.ndimage.gaussian_gradient_magnitude 的用法。

用法:

scipy.ndimage.gaussian_gradient_magnitude(input, sigma, output=None, mode='reflect', cval=0.0, **kwargs)#

使用高斯导数的多维梯度幅度。

参数

input array_like

输入数组。

sigma 标量或标量序列

每个轴的高斯滤波器的标准偏差作为一个序列或单个数字给出,在这种情况下,它对所有轴都是相等的。

output 数组或数据类型,可选

放置输出的数组,或返回数组的 dtype。默认情况下,将创建一个与输入具有相同 dtype 的数组。

mode str 或序列,可选

mode 参数确定当过滤器与边框重叠时如何扩展输入数组。通过传递长度等于输入数组维数的模式序列,可以沿每个轴指定不同的模式。默认值为‘reflect’。有效值及其行为如下:

‘reflect’ (d c b a | a b c d | d c b a)

通过反射最后一个像素的边来扩展输入。此模式有时也称为half-sample 对称模式。

‘constant’ (k k k k | a b c d |呸呸呸呸)

通过使用 cval 参数定义的相同常量值填充边之外的所有值来扩展输入。

‘nearest’ (啊啊啊啊| a b c d |嘀嘀嘀嘀)

通过复制最后一个像素来扩展输入。

‘mirror’ (d c b | a b c d | c b a)

通过反射最后一个像素的中心来扩展输入。此模式有时也称为whole-sample 对称模式。

‘wrap’ (a b c d | a b c d | A B C D)

通过环绕到相对边来扩展输入。

为了与插值函数保持一致,还可以使用以下模式名称:

‘grid-constant’

这是‘constant’ 的同义词。

‘grid-mirror’

这是‘reflect’ 的同义词。

‘grid-wrap’

这是‘wrap’ 的同义词。

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。

Extra keyword arguments will be passed to gaussian_filter().

返回

gaussian_gradient_magnitude ndarray

过滤数组。具有与输入相同的形状。

例子

>>> from scipy import ndimage, datasets
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig = plt.figure()
>>> plt.gray()  # show the filtered result in grayscale
>>> ax1 = fig.add_subplot(121)  # left side
>>> ax2 = fig.add_subplot(122)  # right side
>>> ascent = datasets.ascent()
>>> result = ndimage.gaussian_gradient_magnitude(ascent, sigma=5)
>>> ax1.imshow(ascent)
>>> ax2.imshow(result)
>>> plt.show()
scipy-ndimage-gaussian_gradient_magnitude-1.png

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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.gaussian_gradient_magnitude。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。