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

用法: skimage.morphology.remove_small_objects(ar, min_size=64, connectivity=1, in_place=False, *, out=None)

移除小於指定大小的對象。

期望 ar 是一個帶有標簽對象的數組，並刪除小於 min_size 的對象。如果 ar 是 bool，則首先標記圖像。這導致 bool 和 0 和 1 數組的行為可能不同。

參數：

ar：ndarray(任意形狀，int 或 bool 類型): 包含感興趣對象的數組。如果數組類型是int，則整數必須為非負數。
min_size：int 可選(默認值：64): 允許的最小對象大小。
connectivity：int {1, 2, ..., ar.ndim}，可選(默認值：1): 定義像素鄰域的連通性。如果 ar 為 bool，則在標記期間使用。
in_place：布爾值，可選(默認值：False): 如果True，刪除輸入數組本身中的對象。否則，請製作副本。自 0.19 版起已棄用。請用out反而。
out：ndarray: 與 ar 形狀相同的數組，其中放置輸出。默認情況下，會創建一個新數組。

out：ndarray，與輸入相同的形狀和類型阿爾: 刪除了小連接組件的輸入數組。

拋出：

TypeError: 如果輸入數組的類型無效，例如浮點數或字符串。
ValueError: 如果輸入數組包含負值。

例子：

>>> from skimage import morphology
>>> a = np.array([[0, 0, 0, 1, 0],
...               [1, 1, 1, 0, 0],
...               [1, 1, 1, 0, 1]], bool)
>>> b = morphology.remove_small_objects(a, 6)
>>> b
array([[False, False, False, False, False],
       [ True,  True,  True, False, False],
       [ True,  True,  True, False, False]])
>>> c = morphology.remove_small_objects(a, 7, connectivity=2)
>>> c
array([[False, False, False,  True, False],
       [ True,  True,  True, False, False],
       [ True,  True,  True, False, False]])
>>> d = morphology.remove_small_objects(a, 6, out=a)
>>> d is a
True

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.remove_small_objects。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：

拋出：

例子：