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

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

归一化滑动窗口直方图

参数：

image：二维数组(整数或浮点数): 输入图像。
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：二维数组(整数或浮点数)，可选: 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：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)。
n_bins：int 或无: 直方图 bin 的数量。如果 None 被传递，将默认为image.max() + 1。

返回：

out：3-D 数组(浮点数): 维度数组 (H,W,N)，其中 (H,W) 是输入图像的维度，N 是 n_bins 或 image.max() + 1 如果没有提供值作为参数。实际上，每个像素都是一个N-D 特征向量，即直方图。特征向量中元素的总和将为 1，除非窗口中没有像素被足迹和掩码覆盖，在这种情况下，所有元素都将为 0。

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 windowed_histogram
>>> 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)
>>> hist_img = windowed_histogram(img, disk(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.windowed_histogram。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。