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Python skimage.measure.shannon_entropy用法及代码示例

用法: skimage.measure.shannon_entropy(image, base=2)

计算图像的香农熵。

香农熵定义为 S = -sum(pk * log(pk))，其中 pk 是值为 k 的像素的频率/概率。

参数：

image：(N, M) ndarray: 灰度输入图像。
base：浮点数，可选: 要使用的对数底。

返回：

entropy：浮点数

注意：

对于 base=2，返回值以位或香农 (Sh) 为单位，对于 base=np.e，以自然单位 (nat) 为单位，对于 base=10，以哈特利 (Hart) 为单位。

参考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(information_theory)
2: https://en.wiktionary.org/wiki/Shannon_entropy

例子：

>>> from skimage import data
>>> from skimage.measure import shannon_entropy
>>> shannon_entropy(data.camera())
7.231695011055706

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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.measure.shannon_entropy。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。