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

用法: skimage.morphology.remove_small_objects(ar, min_size=64, connectivity=1, in_place=False, *, out=None)

移除小于指定大小的对象。

期望 ar 是一个带有标签对象的数组，并删除小于 min_size 的对象。如果 ar 是 bool，则首先标记图像。这导致 bool 和 0 和 1 数组的行为可能不同。

参数：

ar：ndarray(任意形状，int 或 bool 类型): 包含感兴趣对象的数组。如果数组类型是int，则整数必须为非负数。
min_size：int 可选(默认值：64): 允许的最小对象大小。
connectivity：int {1, 2, ..., ar.ndim}，可选(默认值：1): 定义像素邻域的连通性。如果 ar 为 bool，则在标记期间使用。
in_place：布尔值，可选(默认值：False): 如果True，删除输入数组本身中的对象。否则，请制作副本。自 0.19 版起已弃用。请用out反而。
out：ndarray: 与 ar 形状相同的数组，其中放置输出。默认情况下，会创建一个新数组。

out：ndarray，与输入相同的形状和类型阿尔: 删除了小连接组件的输入数组。

抛出：

TypeError: 如果输入数组的类型无效，例如浮点数或字符串。
ValueError: 如果输入数组包含负值。

例子：

>>> from skimage import morphology
>>> a = np.array([[0, 0, 0, 1, 0],
...               [1, 1, 1, 0, 0],
...               [1, 1, 1, 0, 1]], bool)
>>> b = morphology.remove_small_objects(a, 6)
>>> b
array([[False, False, False, False, False],
       [ True,  True,  True, False, False],
       [ True,  True,  True, False, False]])
>>> c = morphology.remove_small_objects(a, 7, connectivity=2)
>>> c
array([[False, False, False,  True, False],
       [ True,  True,  True, False, False],
       [ True,  True,  True, False, False]])
>>> d = morphology.remove_small_objects(a, 6, out=a)
>>> d is a
True

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.morphology.remove_small_objects。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。

用法:

参数：

返回：

抛出：

例子：