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

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

返回局部像素总和。

请注意，根据输入数组的数据类型，总和可能会溢出。

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。

例子：

>>> from skimage.morphology import square, cube # Need to add 3D example
>>> import skimage.filters.rank as rank         # Cube seems to fail but
>>> img = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],            # Ball can pass
...                 [0, 1, 1, 1, 0],
...                 [0, 1, 1, 1, 0],
...                 [0, 1, 1, 1, 0],
...                 [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=np.uint8)
>>> rank.sum(img, square(3))
array([[1, 2, 3, 2, 1],
       [2, 4, 6, 4, 2],
       [3, 6, 9, 6, 3],
       [2, 4, 6, 4, 2],
       [1, 2, 3, 2, 1]], dtype=uint8)

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.sum。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：