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scipy.ndimage.

binary_closing#

scipy.ndimage.binary_closing(input, structure=None, iterations=1, output=None, origin=0, mask=None, border_value=0, brute_force=False, *, axes=None)[源代码]#

使用给定的结构元素进行多维二值闭运算。

输入图像通过结构元素的闭运算 是图像通过该结构元素进行膨胀 的腐蚀 。

参数:
inputarray_like

要进行闭运算的二值 array_like。非零 (True) 元素形成要闭合的子集。

structurearray_like，可选

用于闭运算的结构元素。非零元素被认为是 True。如果未提供结构元素，则会生成一个具有等于 1 的方形连通性的元素（即，只有最近邻居连接到中心，对角连接的元素不被视为邻居）。

iterationsint，可选

闭运算的膨胀步骤，然后腐蚀步骤各自重复 iterations 次（默认情况下为 1 次）。如果 iterations 小于 1，则每个操作都会重复执行，直到结果不再改变。只接受整数的 iterations。

outputndarray，可选

与输入形状相同的数组，输出放置到该数组中。默认情况下，会创建一个新数组。

originint 或 int 元组，可选

滤波器的位置，默认为 0。

maskarray_like，可选

如果给定掩码，则每次迭代中只会修改在相应的掩码元素处具有 True 值的那些元素。

在 1.1.0 版本中添加。

border_valueint（转换为 0 或 1），可选

输出数组中边界处的值。

在 1.1.0 版本中添加。

brute_forceboolean，可选

内存条件：如果为 False，则只将上次迭代中值发生更改的像素作为当前迭代中要更新的候选像素进行跟踪；如果为 true，则所有像素都被视为更新的候选像素，而不管上次迭代发生了什么。默认为 False。

在 1.1.0 版本中添加。

axesint 元组或 None

应用过滤器的轴。如果为 None，则沿所有轴过滤 input。如果提供了 origin 元组，则其长度必须与轴数匹配。

返回:
binary_closingbool 类型的 ndarray

输入通过结构元素的闭运算结果。

另请参阅

grey_closing, binary_opening, binary_dilation, binary_erosion
generate_binary_structure

注释

闭运算 [1] 是一种数学形态学操作 [2]，它包括使用相同结构元素对输入进行膨胀和腐蚀的连续操作。因此，闭运算会填充小于结构元素的孔。

与开运算 (binary_opening) 一起，闭运算可用于去除噪声。

参考文献

示例

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((5,5), dtype=int)
>>> a[1:-1, 1:-1] = 1; a[2,2] = 0
>>> a
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 0, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])
>>> # Closing removes small holes
>>> ndimage.binary_closing(a).astype(int)
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])
>>> # Closing is the erosion of the dilation of the input
>>> ndimage.binary_dilation(a).astype(int)
array([[0, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 0]])
>>> ndimage.binary_erosion(ndimage.binary_dilation(a)).astype(int)
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])

>>> a = np.zeros((7,7), dtype=int)
>>> a[1:6, 2:5] = 1; a[1:3,3] = 0
>>> a
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> # In addition to removing holes, closing can also
>>> # coarsen boundaries with fine hollows.
>>> ndimage.binary_closing(a).astype(int)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> ndimage.binary_closing(a, structure=np.ones((2,2))).astype(int)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
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