本文簡要介紹 python 語言中 scipy.ndimage.grey_opening
的用法。
用法:
scipy.ndimage.grey_opening(input, size=None, footprint=None, structure=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)#
多維灰度開放。
灰度開口由灰度侵蝕和灰度膨脹的連續組成。
- input: array_like
要計算灰度開口的數組。
- size: 整數元組
用於灰度開口的平坦且完整的結構元素的形狀。如果提供了足跡或結構,則可選。
- footprint: 整數數組,可選
用於灰度開口的平麵結構元素的非無限元素的位置。
- structure: 整數數組,可選
用於灰度開口的結構元素。結構可以是非平麵結構元素。
- output: 數組,可選
可以提供用於存儲開口輸出的陣列。
- 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‘reflect’
- 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。
- origin: 標量,可選
origin 參數控製過濾器的位置。默認 0
- grey_opening: ndarray
帶結構的輸入灰度打開的結果。
參數 ::
返回 ::
注意:
具有平麵結構元素的灰度開口的作用相當於平滑高局部最大值,而二進製開口會擦除小對象。
參考:
例子:
>>> from scipy import ndimage >>> import numpy as np >>> a = np.arange(36).reshape((6,6)) >>> a[3, 3] = 50 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 50, 22, 23], [24, 25, 26, 27, 28, 29], [30, 31, 32, 33, 34, 35]]) >>> ndimage.grey_opening(a, size=(3,3)) array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 4], [ 6, 7, 8, 9, 10, 10], [12, 13, 14, 15, 16, 16], [18, 19, 20, 22, 22, 22], [24, 25, 26, 27, 28, 28], [24, 25, 26, 27, 28, 28]]) >>> # Note that the local maximum a[3,3] has disappeared
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- Python SciPy ndimage.gaussian_filter用法及代碼示例
- Python SciPy ndimage.gaussian_gradient_magnitude用法及代碼示例
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- Python SciPy ndimage.correlate用法及代碼示例
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- Python SciPy ndimage.correlate1d用法及代碼示例
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注:本文由純淨天空篩選整理自scipy.org大神的英文原創作品 scipy.ndimage.grey_opening。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。