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Python skimage.filters.apply_hysteresis_threshold用法及代碼示例

用法: skimage.filters.apply_hysteresis_threshold(image, low, high)

將滯後閾值應用於 image 。

該算法找到區域image大於high OR image大於low 和該區域連接到大於high.

參數：

image：數組，形狀(M，[N，...，P]): 灰度輸入圖像。
low：浮點數，或與 image 形狀相同的數組: 較低的門檻。
high：浮點數，或與 image 形狀相同的數組: 門檻較高。

返回：

thresholded：布爾數組，與 image 的形狀相同: True 表示image 高於滯後閾值的位置的數組。

參考：

1: J. Canny. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986; vol. 8, pp.679-698. DOI:10.1109/TPAMI.1986.4767851

例子：

>>> image = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 2, 1, 3, 2])
>>> apply_hysteresis_threshold(image, 1.5, 2.5).astype(int)
array([0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.filters.apply_hysteresis_threshold。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。