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Python skimage.filters.rank.majority用法及代码示例

用法: skimage.filters.rank.majority(image, footprint, *, out=None, mask=None, shift_x=False, shift_y=False, shift_z=False)

为每个像素分配其邻域内最常见的值。

参数：

image：ndarray: 图像数组(uint8、uint16 数组)。
footprint：二维数组(整数或浮点数): 邻域表示为 1 和 0 的二维数组。
out：ndarray(整数或浮点数)，可选: 如果没有，将分配一个新数组。
mask：ndarray(整数或浮点数)，可选: 定义包含在本地邻域中的图像的 (>0) 区域的掩码数组。如果没有，则使用完整的图像(默认)。
shift_x, shift_y：int 可选: 添加到封装中心点的偏移量。 Shift 受限于封装尺寸(中心必须在给定封装内)。

返回：

out：二维数组(与输入图像相同的 dtype): 输出图像。

其他参数：

selem：DEPRECATED: 已弃用以支持足迹。

例子：

>>> from skimage import data
>>> from skimage.filters.rank import majority
>>> from skimage.morphology import disk, ball
>>> import numpy as np
>>> img = data.camera()
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> volume = rng.integers(0, 255, size=(10,10,10), dtype=np.uint8)
>>> maj_img = majority(img, disk(5))
>>> maj_img_vol = majority(volume, ball(5))

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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.rank.majority。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。