Python cucim.skimage.feature.shape_index用法及代碼示例

用法: cucim.skimage.feature.shape_index(image, sigma=1, mode='constant', cval=0)

計算形狀索引。

由 Koenderink 和 van Doorn [1] 定義的形狀 index 是局部曲率的單值測量，假設圖像為 3D 平麵，強度表示高度。

它源自 Hessian 的特征值，其值範圍從 -1 到 1(在 flat 區域中未定義 (=NaN))，以下範圍表示以下形狀：

形狀索引和相應形狀的範圍。
間隔 (s in …)	形狀
[ -1, -7/8)	球形杯
[-7/8, -5/8)	Through
[-5/8, -3/8)	Rut
[-3/8, -1/8)	馬鞍車轍
[-1/8, +1/8)	Saddle
[+1/8, +3/8)	鞍脊
[+3/8, +5/8)	Ridge
[+5/8, +7/8)	Dome
[+7/8, +1]	球形蓋

參數：

image：ndarray: 輸入圖像。
sigma：浮點數，可選: 用於高斯核的標準差，用於在計算 Hessian 特征值之前對輸入數據進行平滑處理。
mode：{‘constant’, ‘reflect’, ‘wrap’, ‘nearest’, ‘mirror’}，可選: 如何處理圖像邊界之外的值
cval：浮點數，可選: 與模式‘constant’(圖像邊界外的值)結合使用。

s：ndarray: 形狀 index

參考：

1: Koenderink, J. J. & van Doorn, A. J., “Surface shape and curvature scales”, Image and Vision Computing, 1992, 10, 557-564. DOI:10.1016/0262-8856(92)90076-F

例子：

>>> from cucim.skimage.feature import shape_index
>>> square = cp.zeros((5, 5))
>>> square[2, 2] = 4
>>> s = shape_index(square, sigma=0.1)
>>> s
array([[ nan,  nan, -0.5,  nan,  nan],
       [ nan, -0. ,  nan, -0. ,  nan],
       [-0.5,  nan, -1. ,  nan, -0.5],
       [ nan, -0. ,  nan, -0. ,  nan],
       [ nan,  nan, -0.5,  nan,  nan]])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cucim.skimage.feature.shape_index。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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