本文简要介绍 python 语言中 scipy.ndimage.maximum_filter
的用法。
用法:
scipy.ndimage.maximum_filter(input, size=None, footprint=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0, *, axes=None)#
计算多维最大滤波器。
- input: array_like
输入数组。
- size: 标量或元组,可选
请参见下面的足迹。如果给出足迹,则忽略。
- footprint: 数组,可选
任何一个尺寸或者脚印必须定义。尺寸给出在每个元素位置从输入数组中获取的形状,以定义过滤器函数的输入.脚印是一个布尔数组,它(隐式)指定一个形状,而且这个形状中的哪些元素将被传递给过滤器函数。因此
size=(n,m)
相当于footprint=np.ones((n,m))
.我们调整尺寸到输入数组的维数,因此,如果输入数组是形状(10,10,10),并且尺寸为 2,则实际使用的大小为 (2,2,2)。什么时候脚印给出,尺寸被忽略。- 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。
- origin: int 或序列,可选
控制过滤器在输入数组像素上的位置。值 0(默认值)使过滤器以像素为中心,正值将过滤器向左移动,负值向右移动。通过传递长度等于输入数组维数的原点序列,可以沿每个轴指定不同的移位。
- axes: int 或 None 的元组,可选
如果无,则沿所有轴过滤输入。否则,将沿指定轴过滤输入。当指定轴时,用于大小、原点和/或模式的任何元组都必须与轴的长度匹配。这些元组中的第 i 个条目对应于轴中的第 i 个条目。
- maximum_filter: ndarray
过滤数组。具有与输入相同的形状。
参数 ::
返回 ::
注意:
仅当封装可分离时,才支持一系列模式(每个轴一个)。否则,必须提供单个模式字符串。
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.maximum_filter(ascent, size=20) >>> ax1.imshow(ascent) >>> ax2.imshow(result) >>> plt.show()
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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.maximum_filter。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。