當前位置: 首頁>>編程示例 >>用法及示例精選 >>正文

Python skimage.measure.shannon_entropy用法及代碼示例

用法: skimage.measure.shannon_entropy(image, base=2)

計算圖像的香農熵。

香農熵定義為 S = -sum(pk * log(pk))，其中 pk 是值為 k 的像素的頻率/概率。

參數：

image：(N, M) ndarray: 灰度輸入圖像。
base：浮點數，可選: 要使用的對數底。

返回：

entropy：浮點數

注意：

對於 base=2，返回值以位或香農 (Sh) 為單位，對於 base=np.e，以自然單位 (nat) 為單位，對於 base=10，以哈特利 (Hart) 為單位。

參考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(information_theory)
2: https://en.wiktionary.org/wiki/Shannon_entropy

例子：

>>> from skimage import data
>>> from skimage.measure import shannon_entropy
>>> shannon_entropy(data.camera())
7.231695011055706

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.measure.shannon_entropy。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。