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

用法: skimage.feature.hessian_matrix_eigvals(H_elems)

计算 Hessian 矩阵的特征值。

参数：

H_elems：ndarray 列表: Hessian 矩阵的 upper-diagonal 元素，由 hessian_matrix 返回。

返回：

eigs：ndarray: Hessian 矩阵的特征值，按降序排列。特征值是前导维度。也就是说，eigs[i, j, k] 包含位置 (j, k) 处的 ith-largest 特征值。

例子：

>>> from skimage.feature import hessian_matrix, hessian_matrix_eigvals
>>> square = np.zeros((5, 5))
>>> square[2, 2] = 4
>>> H_elems = hessian_matrix(square, sigma=0.1, order='rc')
>>> hessian_matrix_eigvals(H_elems)[0]
array([[ 0.,  0.,  2.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  1.,  0.],
       [ 2.,  0., -2.,  0.,  2.],
       [ 0.,  1.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  2.,  0.,  0.]])

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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.feature.hessian_matrix_eigvals。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。