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Python skimage.filters.farid用法及代碼示例

用法: skimage.filters.farid(image, *, mask=None)

使用 Farid 變換查找邊幅度。

參數：

image：二維陣列: 要處理的圖像。
mask：二維陣列，可選: 將應用程序限製在某個區域的可選掩碼。請注意，蒙版區域周圍的像素也會被蒙版，以防止蒙版區域影響結果。

返回：

output：二維陣列: Farid 邊圖。

注意：

取水平和垂直導數的平方和的平方根，以獲得對方向有些不敏感的幅度。與 Scharr 算子類似，該算子設計有旋轉不變性約束。

參考：

1: Farid, H. and Simoncelli, E. P., “Differentiation of discrete multidimensional signals”, IEEE Transactions on Image Processing 13(4): 496-508, 2004. DOI:10.1109/TIP.2004.823819
2: Wikipedia, “Farid and Simoncelli Derivatives.” Available at: <https://en.wikipedia.org/wiki/Image_derivatives#Farid_and_Simoncelli_Derivatives>

例子：

>>> from skimage import data
>>> camera = data.camera()
>>> from skimage import filters
>>> edges = filters.farid(camera)

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.farid。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。