scipy.ndimage.

grey_opening#

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

Многомерное серое открытие.

Открытие в градациях серого состоит из последовательности эрозии в градациях серого и дилатации в градациях серого.

Параметры:
входные данныеarray_like

Массив, по которому вычисляется серое морфологическое открытие.

размеркортеж целых чисел

Форма плоского и полного структурного элемента, используемого для серого морфологического открытия. Необязательно, если footprint или структура предоставлен.

footprintмассив целых чисел, необязательный

Позиции небесконечных элементов плоского структурного элемента используемого для серого морфологического открытия.

структурамассив целых чисел, необязательный

Структурирующий элемент, используемый для серого морфологического открытия. структура может быть не плоским структурирующим элементом. структура массив применяет смещения к пикселям в окрестности (смещение является аддитивным при дилатации и субтрактивным при эрозии).

выводмассив, опционально

Массив для хранения результата операции открытия может быть предоставлен.

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:
grey_openingndarray

Результат серого морфологического открытия входные данные с структура.

Смотрите также

binary_opening, grey_dilation, grey_erosion, grey_closing
generate_binary_structure

Примечания

Действие серого морфологического открытия с плоским структурирующим элементом заключается в сглаживании высоких локальных максимумов, тогда как бинарное открытие стирает мелкие объекты.

Ссылки

Примеры

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(36).reshape((6,6))
>>> a[3, 3] = 50
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 50, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])
>>> ndimage.grey_opening(a, size=(3,3))
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  4],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 10],
       [12, 13, 14, 15, 16, 16],
       [18, 19, 20, 22, 22, 22],
       [24, 25, 26, 27, 28, 28],
       [24, 25, 26, 27, 28, 28]])
>>> # Note that the local maximum a[3,3] has disappeared
На этой странице