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scipy.ndimage.

grey_opening#

scipy.ndimage.grey_opening(input, size=None, footprint=None, structure=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0, *, axes=None)[source]#

多維灰度開運算。

灰度開運算包含灰度腐蝕和灰度膨脹的連續操作。

參數:
inputarray_like

計算灰度開運算的陣列。

sizetuple of ints

用於灰度開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

用於灰度開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

用於灰度開運算的結構元素。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，在腐蝕期間是減法的）。

output陣列，選填

可以提供用於儲存開運算輸出的陣列。

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

axestuple of int 或 None

套用濾波器的軸。如果為 None，則沿所有軸過濾 input。如果提供了 origin 元組，則其長度必須與軸的數量相符。

回傳:
grey_openingndarray

input 經過 structure 灰度開運算的結果。

參見

binary_opening, grey_dilation, grey_erosion, grey_closing
generate_binary_structure

註解

使用平面結構元素的灰度開運算的作用是平滑局部最大值，而二元開運算則會擦除小物體。

參考文獻

範例

>>> 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
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