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

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

歸一化滑動窗口直方圖

參數：

image：二維數組(整數或浮點數): 輸入圖像。
footprint：二維數組(整數或浮點數): 鄰域表示為 1 和 0 的二維數組。
out：二維數組(整數或浮點數)，可選: 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：int 可選: 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)。
n_bins：int 或無: 直方圖 bin 的數量。如果 None 被傳遞，將默認為image.max() + 1。

返回：

out：3-D 數組(浮點數): 維度數組 (H,W,N)，其中 (H,W) 是輸入圖像的維度，N 是 n_bins 或 image.max() + 1 如果沒有提供值作為參數。實際上，每個像素都是一個N-D 特征向量，即直方圖。特征向量中元素的總和將為 1，除非窗口中沒有像素被足跡和掩碼覆蓋，在這種情況下，所有元素都將為 0。

其他參數：

selem：DEPRECATED: 已棄用以支持足跡。

例子：

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