Python cucim.skimage.filters.median用法及代碼示例

用法: cucim.skimage.filters.median(image, selem=None, out=None, mode='nearest', cval=0.0, behavior='ndimage')

返回圖像的局部中值。

參數：

image：array-like: 輸入圖像。
selem：ndarray，可選: 如果 behavior=='rank' , selem 是 1 和 0 的二維數組。如果 behavior=='ndimage' , selem 是一個由 1 和 0 組成的 N-D 數組，其維數與 image 相同。如果沒有，selem 將是一個 N-D 數組，每個維度有 3 個元素(例如，向量、正方形、立方體等)
out：ndarray，(與圖像相同的數據類型)，可選: 如果沒有，則分配一個新數組。
mode：{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’,'‘wrap’}，可選: mode 參數確定如何處理數組邊界，其中 cval 是 mode 等於 ‘constant’ 時的值。默認為‘nearest’。

0.15 版中的新函數：mode使用時behavior='ndimage'.
cval：標量，可選: 如果模式為‘constant’，則填充過去輸入邊的值。默認值為 0.0

0.15 版中的新函數：cval在 0.15 中添加使用時behavior='ndimage'.
behavior：{‘ndimage’, ‘rank’}，可選: 或者使用舊行為(即 skimage.filters.rank.median() 。新行為將調用 scipy.ndimage.median_filter() 。默認為‘ndimage’。

0.15 版中的新函數：behavior在 0.15 中引入

在 0.16 版中更改：默認behavior已從 ‘rank’ 更改為 ‘ndimage’

out：二維數組(與輸入圖像相同的 dtype): 輸出圖像。

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from skimage import data
>>> from cucim.skimage.morphology import disk
>>> from cucim.skimage.filters import median
>>> img = cp.array(data.camera())
>>> med = median(img, disk(5))

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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.filters.median。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。

用法:

參數：

返回：

例子：