Python SciPy ndimage.sobel用法及代码示例

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

用法:

scipy.ndimage.sobel(input, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0)#

计算 Sobel 滤波器。

参数 ：：

input： array_like

输入数组。

axis： 整数，可选

要计算的输入轴。默认值为 -1。

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。

返回 ：：

sobel： ndarray

过滤数组。具有与输入相同的形状。

注意：

该函数计算axis-specific Sobel 梯度。对于更高维度，可以使用水平变换(axis=0)强调水平边，使用垂直变换(axis=1)强调垂直边，依此类推。这些可以结合起来给出大小。

例子：

>>> from scipy import ndimage, datasets
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> ascent = datasets.ascent().astype('int32')
>>> sobel_h = ndimage.sobel(ascent, 0)  # horizontal gradient
>>> sobel_v = ndimage.sobel(ascent, 1)  # vertical gradient
>>> magnitude = np.sqrt(sobel_h**2 + sobel_v**2)
>>> magnitude *= 255.0 / np.max(magnitude)  # normalization
>>> fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))
>>> plt.gray()  # show the filtered result in grayscale
>>> axs[0, 0].imshow(ascent)
>>> axs[0, 1].imshow(sobel_h)
>>> axs[1, 0].imshow(sobel_v)
>>> axs[1, 1].imshow(magnitude)
>>> titles = ["original", "horizontal", "vertical", "magnitude"]
>>> for i, ax in enumerate(axs.ravel()):
...     ax.set_title(titles[i])
...     ax.axis("off")
>>> plt.show()