用法:
skimage.data.binary_blobs(length=512, blob_size_fraction=0.1, n_dim=2, volume_fraction=0.5, seed=None)
生成具有多个圆形 blob-like 对象的合成二值图像。
- length:int 可选
输出图像的线性大小。
- blob_size_fraction:浮点数,可选
Blob 的典型线性大小(作为
length
的一部分)应小于 1。- n_dim:int 可选
输出图像的维数。
- volume_fraction:浮点数,默认 0.5
被斑点覆盖的图像像素的分数(输出为 1)。应该在 [0, 1] 中。
- seed:{无,int
numpy.random.Generator
如果种子是没有的
numpy.random.Generator
使用单例。如果种子是一个int 一个新的Generator
使用实例,播种种子.如果种子已经是一个Generator
实例然后使用该实例。
- blobs:布尔数组
输出二值图像
参数:
返回:
例子:
>>> from skimage import data >>> data.binary_blobs(length=5, blob_size_fraction=0.2) array([[ True, False, True, True, True], [ True, True, True, False, True], [False, True, False, True, True], [ True, False, False, True, True], [ True, False, False, False, True]]) >>> blobs = data.binary_blobs(length=256, blob_size_fraction=0.1) >>> # Finer structures >>> blobs = data.binary_blobs(length=256, blob_size_fraction=0.05) >>> # Blobs cover a smaller volume fraction of the image >>> blobs = data.binary_blobs(length=256, volume_fraction=0.3)
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注:本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.data.binary_blobs。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。