scipy.ndimage.

white_tophat#

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

多維白色高帽濾波器。

參數:

inputarray_like: 輸入。
sizetuple of ints: 用於濾波器的平面且完整結構元素的形狀。如果提供 footprint 或 structure 則為選用項目。
footprintarray of ints, optional: 用於白色高帽濾波器的平面結構元素的位置。
structurearray of ints, optional: 用於濾波器的結構元素。structure 可以是非平面結構元素。structure 陣列將偏移量套用至鄰域中的像素（偏移量在膨脹期間是加法的，在侵蝕期間是減法的）
outputarray, optional: 可用於儲存濾波器輸出的陣列（可選）。
mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}, optional: 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’
cvalscalar, optional: 如果 mode 為 ‘constant’，則填充輸入邊緣外的值。預設值為 0.0。
originscalar, optional: origin 參數控制濾波器的位置。預設值為 0。
axestuple of int or None: 要套用濾波器的軸。如果為 None，則沿所有軸濾波 input。如果提供 origin 元組，則其長度必須符合軸的數量。

返回:

outputndarray: input 與 structure 濾波器的結果。

參見

black_tophat

範例

從亮峰中減去灰色背景。

>>> 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]])