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Python skimage.filters.rank.gradient用法及代碼示例

用法: skimage.filters.rank.gradient(image, footprint, out=None, mask=None, shift_x=False, shift_y=False, shift_z=False)

返回圖像的局部梯度(即局部最大值 - 局部最小值)。

參數：

image：([P,] M, N) ndarray (uint8, uint16): 輸入圖像。
footprint：ndarray: 鄰域表示為 1 和 0 的 ndarray。
out：([P,] M, N) 數組(與輸入的 dtype 相同): 如果沒有，則分配一個新數組。
mask：ndarray(整數或浮點數)，可選: 定義包含在本地鄰域中的圖像的 (>0) 區域的掩碼數組。如果沒有，則使用完整的圖像(默認)。
shift_x, shift_y, shift_z：int: 添加到封裝中心點的偏移量。 Shift 受限於封裝尺寸(中心必須在給定封裝內)。

返回：

out：([P,] M, N) ndarray (與輸入圖像相同的 dtype): 輸出圖像。

其他參數：

selem：DEPRECATED: 已棄用以支持足跡。

例子：

>>> from skimage import data
>>> from skimage.morphology import disk, ball
>>> from skimage.filters.rank import gradient
>>> import numpy as np
>>> img = data.camera()
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> volume = rng.integers(0, 255, size=(10,10,10), dtype=np.uint8)
>>> out = gradient(img, disk(5))
>>> out_vol = gradient(volume, ball(5))

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.rank.gradient。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。