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

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。

參數

imagendarray

圖像陣列。

footprintndarray,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)。

outndarrays,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)。

返回

eroded數組,形狀相同圖片

形態侵蝕的結果。

其他參數

selemDEPRECATED

已棄用以支持足跡。

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 函數對於較大的圖像和足跡更有效。

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)

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.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。