Python skimage.util.montage用法及代码示例

用法: skimage.util.montage(arr_in, fill='mean', rescale_intensity=False, grid_shape=None, padding_width=0, multichannel=False, *, channel_axis=None)

创建多个单通道或多通道图像的蒙太奇。

从一个输入数组创建一个矩形蒙太奇，该数组表示一组形状相同的单通道(灰色)或多通道(彩色)图像。

例如，montage(arr_in)用以下方式调用arr_in

将返回

1	2
3

其中“*”补丁将由填充参数确定。

参数：

arr_in：(K, M, N[, C]) 数组: 一个数组，表示 K 个形状相同的图像的集合。
fill：float 或 array-like of float 或 ‘mean’，可选: 填充输出数组中的填充区域和/或额外图块的值。对于单通道集合，必须是浮点数的。对于多通道集合，必须是通道数形状的array-like。如果均值，则使用所有图像的平均值。
rescale_intensity：布尔型，可选: 是否将每张图像的强度重新缩放为 [0, 1]。
grid_shape：元组，可选: 蒙太奇所需的网格形状(ntiles_row、ntiles_column)。默认纵横比是正方形。
padding_width：int 可选: 瓦片之间以及瓦片与边框之间的间距大小。如果非零，则使单个图像的边界更容易感知。
multichannel：布尔值，可选: 如果为 True，则最后一个 arr_in 维度被威胁为颜色通道，否则为空间。此参数已弃用：改为指定 channel_axis。
channel_axis：int 或无，可选: 如果为 None，则假定图像是灰度(单通道)图像。否则，此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

arr_out：(K*(M+p)+p, K*(N+p)+p[, C]): 输入图像粘合在一起的输出数组(包括填充p)。

其他参数：

multichannel：DEPRECATED: 已弃用以支持channel_axis。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from skimage.util import montage
>>> arr_in = np.arange(3 * 2 * 2).reshape(3, 2, 2)
>>> arr_in  
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],
       [[ 4,  5],
        [ 6,  7]],
       [[ 8,  9],
        [10, 11]]])
>>> arr_out = montage(arr_in)
>>> arr_out.shape
(4, 4)
>>> arr_out
array([[ 0,  1,  4,  5],
       [ 2,  3,  6,  7],
       [ 8,  9,  5,  5],
       [10, 11,  5,  5]])
>>> arr_in.mean()
5.5
>>> arr_out_nonsquare = montage(arr_in, grid_shape=(1, 3))
>>> arr_out_nonsquare
array([[ 0,  1,  4,  5,  8,  9],
       [ 2,  3,  6,  7, 10, 11]])
>>> arr_out_nonsquare.shape
(2, 6)

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.util.montage。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：

其他参数：

例子：