scipy.ndimage.
grey_closing#
- scipy.ndimage.grey_closing(input, size=None, footprint=None, structure=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0, *, axes=None)[原始碼]#
多維灰度閉運算。
灰度閉運算包含依序進行灰度膨脹和灰度侵蝕。
- 參數:
- input陣列型
要在其上計算灰度閉運算的陣列。
- size整數元組
用於灰度閉運算的平面且完整結構元素的形狀。如果提供了 footprint 或 structure,則為選填。
- footprint整數陣列,選填
用於灰度閉運算的平面結構元素中非無限元素的位置。
- structure整數陣列,選填
用於灰度閉運算的結構元素。structure 可以是非平面結構元素。 structure 陣列將偏移量應用於鄰域中的像素(偏移量在膨脹期間是加法的,在侵蝕期間是減法的)
- output陣列,選填
可以提供用於儲存閉運算輸出的陣列。
- mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}, 選填
mode 參數決定如何處理陣列邊界,其中 cval 是當 mode 等於 ‘constant’ 時的值。預設值為 ‘reflect’
- cval純量,選填
如果 mode 為 ‘constant’,則用於填充輸入邊緣外的值。預設值為 0.0。
- origin純量,選填
origin 參數控制濾波器的位置。預設值為 0
- axes整數元組或 None
要在其上應用濾波器的軸。如果為 None,則 input 會沿所有軸進行濾波。如果提供了 origin 元組,則其長度必須與軸的數量相符。
- 返回值:
- grey_closingndarray
input 與 structure 進行灰度閉運算的結果。
註解
使用平面結構元素的灰度閉運算的作用是平滑深局部最小值,而二值閉運算則填充小孔。
參考文獻
範例
>>> from scipy import ndimage >>> import numpy as np >>> a = np.arange(36).reshape((6,6)) >>> a[3,3] = 0 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 0, 22, 23], [24, 25, 26, 27, 28, 29], [30, 31, 32, 33, 34, 35]]) >>> ndimage.grey_closing(a, size=(3,3)) array([[ 7, 7, 8, 9, 10, 11], [ 7, 7, 8, 9, 10, 11], [13, 13, 14, 15, 16, 17], [19, 19, 20, 20, 22, 23], [25, 25, 26, 27, 28, 29], [31, 31, 32, 33, 34, 35]]) >>> # Note that the local minimum a[3,3] has disappeared