本文简要介绍 python 语言中 scipy.ndimage.geometric_transform
的用法。
用法:
scipy.ndimage.geometric_transform(input, mapping, output_shape=None, output=None, order=3, mode='constant', cval=0.0, prefilter=True, extra_arguments=(), extra_keywords={})#
应用任意几何变换。
给定的映射函数用于为输出中的每个点找到输入中的相应坐标。这些坐标处的输入值由请求顺序的样条插值确定。
- input: array_like
输入数组。
- mapping: {callable, scipy.LowLevelCallable}
一个可调用对象,它接受长度等于输出数组秩的元组,并将相应的输入坐标作为长度等于输入数组秩的元组返回。
- output_shape: 整数元组,可选
形状元组。
- 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。
- order: 整数,可选
样条插值的阶数,默认为 3。阶数必须在 0-5 范围内。
- mode: {‘reflect’、‘grid-mirror’、‘constant’、‘grid-constant’、‘nearest’、‘mirror’、‘grid-wrap’、‘wrap’},可选
模式参数确定输入数组如何扩展到其边界之外。默认为‘constant’。每个有效值的行为如下(请参阅其他图表和详细信息边界模式):
- ‘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。
- ‘grid-mirror’
这是‘reflect’ 的同义词。
- ‘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。在输入边之外不执行插值。
- ‘grid-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。插值也会发生在输入范围之外的样本上。
- ‘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。
- ‘grid-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。
- ‘wrap’ (d b c d | a b c d | b c a b)
输入通过环绕到相反的边来扩展,但是以某种方式使最后一个点和初始点完全重叠。在这种情况下,没有很好地定义在重叠点将选择哪个样本。
- 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。
- prefilter: 布尔型,可选
确定输入数组是否经过预过滤scipy.ndimage.spline_filter插值之前。默认为 True,这将创建一个临时浮点数64过滤值数组 if订单 > 1.如果将此设置为 False,则输出会稍微模糊,如果订单 > 1, 除非输入是预过滤的,即它是调用的结果scipy.ndimage.spline_filter在原始输入上。
- extra_arguments: 元组,可选
传递给映射的额外参数。
- extra_keywords: 字典,可选
传递给映射的额外关键字。
- output: ndarray
过滤后的输入。
参数 ::
返回 ::
注意:
此函数还接受具有以下签名并包装在
scipy.LowLevelCallable
中的低级回调函数:int mapping(npy_intp *output_coordinates, double *input_coordinates, int output_rank, int input_rank, void *user_data) int mapping(intptr_t *output_coordinates, double *input_coordinates, int output_rank, int input_rank, void *user_data)
调用函数迭代输出数组的元素,在每个元素处调用回调函数。当前输出元素的坐标通过
output_coordinates
传递。回调函数必须返回必须在input_coordinates
中对输入进行插值的坐标。输入和输出数组的等级分别由input_rank
和output_rank
给出。user_data
是按原样提供给scipy.LowLevelCallable
的数据指针。回调函数必须返回一个整数错误状态,如果出错则为零,否则为一。如果发生错误,您通常应该在返回之前使用信息性消息设置 Python 错误状态,否则调用函数会设置默认错误消息。
此外,还接受其他一些低级函数指针规范,但这些规范仅用于向后兼容,不应在新代码中使用。
对于complex-valued 输入,此函数独立地转换实部和虚部。
例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy.ndimage import geometric_transform >>> a = np.arange(12.).reshape((4, 3)) >>> def shift_func(output_coords): ... return (output_coords[0] - 0.5, output_coords[1] - 0.5) ... >>> geometric_transform(a, shift_func) array([[ 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 1.362, 2.738], [ 0. , 4.812, 6.187], [ 0. , 8.263, 9.637]])
>>> b = [1, 2, 3, 4, 5] >>> def shift_func(output_coords): ... return (output_coords[0] - 3,) ... >>> geometric_transform(b, shift_func, mode='constant') array([0, 0, 0, 1, 2]) >>> geometric_transform(b, shift_func, mode='nearest') array([1, 1, 1, 1, 2]) >>> geometric_transform(b, shift_func, mode='reflect') array([3, 2, 1, 1, 2]) >>> geometric_transform(b, shift_func, mode='wrap') array([2, 3, 4, 1, 2])
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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.geometric_transform。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。