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

用法: skimage.filters.rank.pop_bilateral(image, footprint, out=None, mask=None, shift_x=False, shift_y=False, s0=10, s1=10)

返回像素的本地数量(人口)。

像素数定义为足迹和掩码中包含的像素数。此外，像素必须在区间 [g-s0, g+s1] 内具有灰度级，其中 g 是中心像素的灰度值。

参数：

image：二维数组(uint8，uint16): 输入图像。
footprint：二维阵列: 邻域表示为 1 和 0 的二维数组。
out：二维数组(与输入相同的 dtype): 如果没有，则分配一个新数组。
mask：ndarray: 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: 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)。
s0, s1：int: 围绕中心像素的灰度值定义 [s0, s1] 区间，以计算该值。

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：

>>> import numpy as np
>>> from skimage.morphology import square
>>> import skimage.filters.rank as rank
>>> img = 255 * np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
...                       [0, 1, 1, 1, 0],
...                       [0, 1, 1, 1, 0],
...                       [0, 1, 1, 1, 0],
...                       [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=np.uint16)
>>> rank.pop_bilateral(img, square(3), s0=10, s1=10)
array([[3, 4, 3, 4, 3],
       [4, 4, 6, 4, 4],
       [3, 6, 9, 6, 3],
       [4, 4, 6, 4, 4],
       [3, 4, 3, 4, 3]], dtype=uint16)

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.pop_bilateral。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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参数：

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其他参数：

例子：