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

用法: skimage.filters.gaussian(image, sigma=1, output=None, mode='nearest', cval=0, multichannel=None, preserve_range=False, truncate=4.0, *, channel_axis=None)

多維高斯濾波器。

參數：

image：array-like

輸入圖像(灰度或彩色)進行過濾。

sigma：標量或標量序列，可選

高斯核的標準差。每個軸的高斯濾波器的標準偏差作為一個序列或單個數字給出，在這種情況下，它對所有軸都是相等的。

output：數組，可選

output 參數傳遞一個用於存儲過濾器輸出的數組。

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‘nearest’。

cval：標量，可選

如果mode 是‘constant’，則填充過去輸入邊的值。默認值為 0.0

multichannel：布爾值，可選(默認值：無)

圖像的最後一個軸是否被解釋為多個通道。如果為 True，則單獨過濾每個通道(通道不混合在一起)。僅支持 3 個通道。如果None，當數組的形狀為 (M, N, 3) 時，該函數將嘗試猜測這一點，並在不明確時發出警告。此參數已棄用：指定channel_axis反而。

preserve_range：布爾型，可選

如果為 True，則保留原始值範圍。否則，輸入 image 將根據 img_as_float 的約定進行轉換(首先標準化為值 [-1.0 ; 1.0] 或 [0 ; 1.0]，具體取決於輸入的 dtype)

有關更多信息，請參閱：https://scikit-image.org/docs/dev/user_guide/data_types.html

truncate：浮點數，可選

在這麽多標準偏差處截斷過濾器。

channel_axis：int 或無，可選

如果為 None，則假定圖像是灰度(單通道)圖像。否則，此參數指示數組的哪個軸對應於通道。

filtered_image：ndarray: 過濾後的數組

其他參數：

multichannel：DEPRECATED: 已棄用以支持channel_axis。

注意：

此函數是 scipy.ndi.gaussian_filter() 的包裝器。

整數數組轉換為浮點數。

output 應該是浮點數據類型，因為提供的高斯轉換為浮點數 image 。如果沒有提供output，將分配另一個數組並作為結果返回。

多維濾波器被實現為一係列一維卷積濾波器。中間數組存儲在與輸出相同的數據類型中。因此，對於精度有限的輸出類型，結果可能不精確，因為存儲的中間結果可能精度不足。

例子：

>>> a = np.zeros((3, 3))
>>> a[1, 1] = 1
>>> a
array([[0., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 0.]])
>>> gaussian(a, sigma=0.4)  # mild smoothing
array([[0.00163116, 0.03712502, 0.00163116],
       [0.03712502, 0.84496158, 0.03712502],
       [0.00163116, 0.03712502, 0.00163116]])
>>> gaussian(a, sigma=1)  # more smoothing
array([[0.05855018, 0.09653293, 0.05855018],
       [0.09653293, 0.15915589, 0.09653293],
       [0.05855018, 0.09653293, 0.05855018]])
>>> # Several modes are possible for handling boundaries
>>> gaussian(a, sigma=1, mode='reflect')
array([[0.08767308, 0.12075024, 0.08767308],
       [0.12075024, 0.16630671, 0.12075024],
       [0.08767308, 0.12075024, 0.08767308]])
>>> # For RGB images, each is filtered separately
>>> from skimage.data import astronaut
>>> image = astronaut()
>>> filtered_img = gaussian(image, sigma=1, channel_axis=-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.gaussian。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：

其他參數：

注意：

例子：