Python skimage.morphology.h_maxima用法及代码示例

用法: skimage.morphology.h_maxima(image, h, footprint=None)

确定高度> = h的图像的所有最大值。

局部最大值被定义为具有相等灰度级的连接像素集，该像素集严格大于该集直接邻域中所有像素的灰度级。

高度为 h 的局部最大值 M 是这样一个局部最大值，其中至少有一条路径将 M 与相等或更高的局部最大值相连接，其最小值为 f(M) - h(即沿路径的值不递减)相对于最大值超过 h) 并且没有到达最小值更大的相等或更高局部最大值的路径。

该函数还可以找到图像的全局最大值。

参数：

image：ndarray: 要计算最大值的输入图像。
h：无符号整数: 所有提取的最大值的最小高度。
footprint：ndarray，可选: 邻域表示为 1 和 0 的 n-D 数组。默认是根据最大范数半径为 1 的球(即 2D 图像的 3x3 正方形，3D 图像的 3x3x3 立方体等)

h_max：ndarray: 高度 >= h 的局部最大值和全局最大值。生成的图像是二值图像，其中属于已确定最大值的像素取值为 1，其他像素取值为 0。

其他参数：

selem：DEPRECATED: 已弃用以支持足迹。

参考：

1: Soille, P., “Morphological Image Analysis: Principles and Applications” (Chapter 6), 2nd edition (2003), ISBN 3540429883.

例子：

>>> import numpy as np
>>> from skimage.morphology import extrema

我们创建一个图像(二次函数，中心有一个最大值，另外还有 4 个常数最大值。最大值的高度是：1、21、41、61、81

>>> w = 10
>>> x, y = np.mgrid[0:w,0:w]
>>> f = 20 - 0.2*((x - w/2)**2 + (y-w/2)**2)
>>> f[2:4,2:4] = 40; f[2:4,7:9] = 60; f[7:9,2:4] = 80; f[7:9,7:9] = 100
>>> f = f.astype(int)

我们可以计算所有高度至少为 40 的最大值：

>>> maxima = extrema.h_maxima(f, 40)

生成的图像将包含 3 个局部最大值。

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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.morphology.h_maxima。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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