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

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

每个像素的局部 Otsu 阈值。

参数：

image：([P,] M, N) ndarray (uint8, uint16): 输入图像。
footprint：ndarray: 邻域表示为 1 和 0 的 ndarray。
out：([P,] M, N) 数组(与输入的 dtype 相同): 如果没有，则分配一个新数组。
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, shift_z：int: 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)。

out：([P,] M, N) ndarray (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。

参考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Otsu’s_method

例子：

>>> from skimage import data
>>> from skimage.filters.rank import otsu
>>> 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)
>>> local_otsu = otsu(img, disk(5))
>>> thresh_image = img >= local_otsu
>>> local_otsu_vol = otsu(volume, ball(5))
>>> thresh_image_vol = volume >= local_otsu_vol

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.filters.rank.otsu。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。

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