Python SciPy ndimage.grey_opening用法及代码示例

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

用法:

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

多维灰度开放。

灰度开口由灰度侵蚀和灰度膨胀的连续组成。

参数 ：：

input： array_like

要计算灰度开口的数组。

size： 整数元组

用于灰度开口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

用于灰度开口的平面结构元素的非无限元素的位置。

structure： 整数数组，可选

用于灰度开口的结构元素。结构可以是非平面结构元素。

output： 数组，可选

可以提供用于存储开口输出的阵列。

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_opening： ndarray

带结构的输入灰度打开的结果。

注意：

具有平面结构元素的灰度开口的作用相当于平滑高局部最大值，而二进制开口会擦除小对象。

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] = 50
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 50, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])
>>> ndimage.grey_opening(a, size=(3,3))
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  4],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 10],
       [12, 13, 14, 15, 16, 16],
       [18, 19, 20, 22, 22, 22],
       [24, 25, 26, 27, 28, 28],
       [24, 25, 26, 27, 28, 28]])
>>> # Note that the local maximum a[3,3] has disappeared