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

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

返回圖像的灰度形態侵蝕。

形態侵蝕將 (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小值。侵蝕縮小了明亮區域並擴大了黑暗區域。

參數：

image：ndarray: 圖像陣列。
selem：ndarray，可選: 鄰域表示為 1 和 0 的數組。如果沒有，使用cross-shaped 結構元素(連接性=1)。
out：ndarrays，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)。

eroded：數組，與 image 的形狀相同: 形態侵蝕的結果。

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.minimum 函數對於較大的圖像和結構元素更有效。

例子：

>>> # Erosion shrinks bright regions
>>> import cupy as cp
>>> from cucim.skimage.morphology import square
>>> bright_square = cp.asarray([[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=cp.uint8)
>>> erosion(bright_square, square(3))
array([[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=uint8)

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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.morphology.erosion。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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