Python skimage.transform.downscale_local_mean用法及代码示例

用法: skimage.transform.downscale_local_mean(image, factors, cval=0, clip=True)

Down-sample N维图像通过局部平均。

如果图像不能被整数因子完全整除，则用 cval 填充图像。

与插值相反skimage.transform.resize和skimage.transform.rescale此函数计算每个大小块中元素的局部平均值因子在输入图像中。

参数：

image：ndarray: N维输入图像。
factors：array_like: 包含沿每个轴的下采样整数因子的数组。
cval：浮点数，可选: 如果图像不能被整数因子完全整除，则为常量填充值。
clip：布尔型，可选: 未使用，但保留在此处以与此模块中的其他转换保持 API 一致性。 (假设提供的 cval 也在该范围内，则局部平均值永远不会超出输入图像中的值范围。)

image：ndarray: 与输入图像具有相同维度的下采样图像。对于整数输入，输出 dtype 将为 float64 。有关详细信息，请参阅 numpy.mean() 。

例子：

>>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> downscale_local_mean(a, (2, 3))
array([[3.5, 4. ],
       [5.5, 4.5]])

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.transform.downscale_local_mean。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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