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Python skimage.feature.corner_peaks用法及代码示例


用法:

skimage.feature.corner_peaks(image, min_distance=1, threshold_abs=None, threshold_rel=None, exclude_border=True, indices=True, num_peaks=inf, footprint=None, labels=None, *, num_peaks_per_label=inf, p_norm=inf)

在角测量响应图像中找到峰值。

这与 skimage.feature.peak_local_max 的不同之处在于它抑制了具有相同累加器值的多个连接峰。

参数

image(M, N) ndarray

输入图像。

min_distanceint 可选

分离峰的最小允许距离。

**

skimage.feature.peak_local_max()

p_norm浮点数

使用哪个 Minkowski p-norm。应在 [1, inf] 范围内。如果可能发生溢出,有限的大 p 可能会导致 ValueError。 inf 对应于切比雪夫距离,2 对应于欧几里得距离。

返回

outputndarray 或 ndarray 的布尔值
  • 如果 index =真:(行,列,...)峰坐标。
  • 如果 index =假: 布尔数组形状像图片, 峰值由 True 值表示。

注意

num_peaks 限制在连接峰抑制之前应用。要限制抑制后的峰值数量,请设置 num_peaks=np inf 和 post-process 此函数的输出。

例子

>>> from skimage.feature import peak_local_max
>>> response = np.zeros((5, 5))
>>> response[2:4, 2:4] = 1
>>> response
array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.]])
>>> peak_local_max(response)
array([[2, 2],
       [2, 3],
       [3, 2],
       [3, 3]])
>>> corner_peaks(response)
array([[2, 2]])

相关用法


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.feature.corner_peaks。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。