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Python skimage.filters.farid用法及代码示例

用法: skimage.filters.farid(image, *, mask=None)

使用 Farid 变换查找边幅度。

参数：

image：二维阵列: 要处理的图像。
mask：二维阵列，可选: 将应用程序限制在某个区域的可选掩码。请注意，蒙版区域周围的像素也会被蒙版，以防止蒙版区域影响结果。

返回：

output：二维阵列: Farid 边图。

注意：

取水平和垂直导数的平方和的平方根，以获得对方向有些不敏感的幅度。与 Scharr 算子类似，该算子设计有旋转不变性约束。

参考：

1: Farid, H. and Simoncelli, E. P., “Differentiation of discrete multidimensional signals”, IEEE Transactions on Image Processing 13(4): 496-508, 2004. DOI:10.1109/TIP.2004.823819
2: Wikipedia, “Farid and Simoncelli Derivatives.” Available at: <https://en.wikipedia.org/wiki/Image_derivatives#Farid_and_Simoncelli_Derivatives>

例子：

>>> from skimage import data
>>> camera = data.camera()
>>> from skimage import filters
>>> edges = filters.farid(camera)

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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.farid。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。