scipy.ndimage.

white_tophat#

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

Многомерный фильтр "белая шляпа".

Параметры:

входные данныеarray_like: Входные данные.
размеркортеж целых чисел: Форма плоского и полного структурирующего элемента, используемого для фильтра. Необязательно, если footprint или структура предоставлен.
footprintмассив целых чисел, необязательный: Позиции элементов плоского структурного элемента, используемого для фильтра белой шляпы.
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 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:

выводndarray: Результат фильтра входные данные с структура.

Смотрите также

black_tophat

Примеры

Вычесть серый фон из яркого пика.

>>> from scipy.ndimage import generate_binary_structure, white_tophat
>>> import numpy as np
>>> square = generate_binary_structure(rank=2, connectivity=3)
>>> bright_on_gray = np.array([[2, 3, 3, 3, 2],
...                            [3, 4, 5, 4, 3],
...                            [3, 5, 9, 5, 3],
...                            [3, 4, 5, 4, 3],
...                            [2, 3, 3, 3, 2]])
>>> white_tophat(input=bright_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]])