用法:
skimage.morphology.erosion(image, footprint=None, out=None, shift_x=False, shift_y=False)
返回圖像的灰度形態侵蝕。
形態侵蝕將 (i,j) 處的像素設置為以 (i,j) 為中心的鄰域中所有像素的最小值。侵蝕縮小了明亮區域並擴大了黑暗區域。
- image:ndarray
圖像陣列。
- footprint:ndarray,可選
鄰域表示為 1 和 0 的數組。如果沒有,請使用cross-shaped 占用空間(連接性=1)。
- out:ndarrays,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。
- shift_x, shift_y:布爾型,可選
圍繞中心點移動足跡。這隻影響偏心足跡(即偶數邊的足跡)。
- eroded:數組,形狀相同圖片
形態侵蝕的結果。
- selem:DEPRECATED
已棄用以支持足跡。
參數:
返回:
其他參數:
注意:
對於
uint8
(和uint16
到某個bit-depth)數據,較低的算法複雜度使得skimage.filters.rank.minimum
例子:
>>> # Erosion shrinks bright regions >>> import numpy as np >>> from skimage.morphology import square >>> bright_square = np.array([[0, 0, 0, 0, 0], ... [0, 1, 1, 1, 0], ... [0, 1, 1, 1, 0], ... [0, 1, 1, 1, 0], ... [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=np.uint8) >>> erosion(bright_square, square(3)) array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)
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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.erosion。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。