scipy.ndimage.

black_tophat#

scipy.ndimage.black_tophat(входные данные, размер=None, footprint=None, структура=None, вывод=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0, *, оси=None)[источник]#

Многомерный фильтр 'черный цилиндр'.

Параметры:

входные данныеarray_like: Входные данные.
размеркортеж целых чисел, необязательный: Форма плоского и полного структурирующего элемента, используемого для фильтра. Необязательно, если footprint или структура предоставлен.
footprintмассив целых чисел, необязательный: Позиции небесконечных элементов плоского структурного элемента, используемого для черного фильтра top-hat.
структурамассив целых чисел, необязательный: Структурный элемент, используемый для фильтра. структура может быть не плоским структурирующим элементом. структура массив применяет смещения к пикселям в окрестности (смещение аддитивно при дилатации и субтрактивно при эрозии)
выводмассив, опционально: Может быть предоставлен массив для хранения выхода фильтра.
mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}, optional: The mode параметр определяет, как обрабатываются границы массива, где cval это значение, когда mode равен 'constant'. По умолчанию 'reflect'
cvalскаляр, опционально: Значение для заполнения за краями ввода, если mode равно 'constant'. По умолчанию равно 0.0.
originскаляр, опционально: The origin параметр управляет размещением фильтра. По умолчанию 0
осикортеж int или None: Оси, по которым применяется фильтр. Если None, входные данные фильтруется по всем осям. Если origin Если предоставлен кортеж, его длина должна соответствовать количеству осей.

Возвращает:

black_tophatndarray: Результат фильтра входные данные с структура.

Смотрите также

white_tophat, grey_opening, grey_closing

Примеры

Измените темный пик на яркий пик и вычтите фон.

>>> from scipy.ndimage import generate_binary_structure, black_tophat
>>> import numpy as np
>>> square = generate_binary_structure(rank=2, connectivity=3)
>>> 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]])
>>> black_tophat(input=dark_on_gray, structure=square)
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]])