Python skimage.morphology.black_tophat用法及代碼示例

用法: skimage.morphology.black_tophat(image, footprint=None, out=None)

返回圖像的黑色禮帽。

圖像的黑色禮帽定義為其形態閉合減去原始圖像。此操作返回圖像中小於足跡的暗點。請注意，原始圖像中的暗點是黑色禮帽之後的亮點。

參數：

image：ndarray: 圖像陣列。
footprint：ndarray，可選: 鄰域表示為 1 和 0 的二維數組。如果沒有，請使用cross-shaped 占用空間(連接性=1)。
out：ndarray，可選: 存儲形態學結果的數組。如果 None 被傳遞，將分配一個新數組。

out：數組，形狀和類型與圖片: 形態學黑色禮帽的結果。

其他參數：

selem：DEPRECATED: 已棄用以支持足跡。

參考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Top-hat_transform

例子：

>>> # Change dark peak to bright peak and subtract background
>>> import numpy as np
>>> from skimage.morphology import square
>>> dark_on_gray = np.array([[7, 6, 6, 6, 7],
...                          [6, 5, 4, 5, 6],
...                          [6, 4, 0, 4, 6],
...                          [6, 5, 4, 5, 6],
...                          [7, 6, 6, 6, 7]], dtype=np.uint8)
>>> black_tophat(dark_on_gray, square(3))
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 5, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)

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.morphology.black_tophat。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：

參考：

例子：