Python SciPy ndimage.grey_closing用法及代码示例

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

用法:

scipy.ndimage.grey_closing(input, size=None, footprint=None, structure=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)#

多维灰度关闭。

灰度闭合包括灰度膨胀和灰度侵蚀的连续。

参数 ：：

input： array_like

要计算灰度闭合的数组。

size： 整数元组

用于灰度闭合的平坦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

用于灰度关闭的平面结构元素的非无限元素的位置。

structure： 整数数组，可选

用于灰度关闭的结构化元素。结构可以是非平面结构元素。

output： 数组，可选

可以提供用于存储关闭输出的数组。

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 ：：

grey_closing： ndarray

输入与结构的灰度关闭的结果。

注意：

使用平面结构元素进行灰度闭合的作用相当于平滑深度局部最小值，而二进制闭合填充小孔。

参考：

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_morphology

例子：

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(36).reshape((6,6))
>>> a[3,3] = 0
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20,  0, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])
>>> ndimage.grey_closing(a, size=(3,3))
array([[ 7,  7,  8,  9, 10, 11],
       [ 7,  7,  8,  9, 10, 11],
       [13, 13, 14, 15, 16, 17],
       [19, 19, 20, 20, 22, 23],
       [25, 25, 26, 27, 28, 29],
       [31, 31, 32, 33, 34, 35]])
>>> # Note that the local minimum a[3,3] has disappeared