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Python skimage.filters.apply_hysteresis_threshold用法及代码示例

用法: skimage.filters.apply_hysteresis_threshold(image, low, high)

将滞后阈值应用于 image 。

该算法找到区域image大于high OR image大于low 和该区域连接到大于high.

参数：

image：数组，形状(M，[N，...，P]): 灰度输入图像。
low：浮点数，或与 image 形状相同的数组: 较低的门槛。
high：浮点数，或与 image 形状相同的数组: 门槛较高。

返回：

thresholded：布尔数组，与 image 的形状相同: True 表示image 高于滞后阈值的位置的数组。

参考：

1: J. Canny. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986; vol. 8, pp.679-698. DOI:10.1109/TPAMI.1986.4767851

例子：

>>> image = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 2, 1, 3, 2])
>>> apply_hysteresis_threshold(image, 1.5, 2.5).astype(int)
array([0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1])

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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.filters.apply_hysteresis_threshold。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。