Python cucim.skimage.morphology.dilation用法及代碼示例

用法: cucim.skimage.morphology.dilation(image, selem=None, out=None, shift_x=False, shift_y=False)

返回圖像的灰度形態膨脹。

形態膨脹將 (i,j) 處的像素設置為以 (i,j) 為中心的鄰域中所有像素的最大值。膨脹擴大了明亮的區域並縮小了黑暗的區域。

參數：

image：ndarray: 圖像陣列。
selem：ndarray，可選: 鄰域表示為 1 和 0 的二維數組。如果沒有，使用cross-shaped 結構元素(連接性=1)。
out：ndarray，可選: 存儲形態學結果的數組。如果 None, 被傳遞，將分配一個新數組。
shift_x, shift_y：布爾型，可選: 圍繞中心點移動結構元素。這隻會影響偏心的結構元素(即帶有偶數邊的 selem)。

dilated：uint8 數組，與 image 相同的形狀和類型: 形態膨脹的結果。

注意：

對於uint8(和uint16 到某個bit-depth)數據，較低的算法複雜度使得skimage.filters.rank.maximum 函數對於較大的圖像和結構元素更有效。

例子：

>>> # Dilation enlarges bright regions
>>> import cupy as cp
>>> from cucim.skimage.morphology import square
>>> bright_pixel = cp.asarray([[0, 0, 0, 0, 0],
...                            [0, 0, 0, 0, 0],
...                            [0, 0, 1, 0, 0],
...                            [0, 0, 0, 0, 0],
...                            [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=cp.uint8)
>>> dilation(bright_pixel, square(3))
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)

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.morphology.dilation。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：

注意：

例子：