scipy.ndimage.
binary_hit_or_miss#
- scipy.ndimage.binary_hit_or_miss(input, structure1=None, structure2=None, output=None, origin1=0, origin2=None, *, axes=None)[source]#
多维二值击中或不击中变换。
击中或不击中变换用于在输入图像中查找给定模式的位置。
- 参数:
- input类数组(转换为布尔值)
用于检测模式的二值图像。
- structure1类数组(转换为布尔值),可选
结构元素的一部分,用于匹配 input 的前景(非零元素)。如果未提供值,则选择连接性为 1 的方形结构。
- structure2类数组(转换为布尔值),可选
结构元素的第二部分,必须完全避开前景。如果未提供值,则采用 structure1 的补集。
- outputndarray,可选
与输入具有相同形状的数组,用于存放输出。默认情况下,会创建一个新数组。
- origin1int 或 int 元组,可选
结构元素 structure1 第一部分的放置位置,默认情况下,居中结构为 0。
- origin2int 或 int 元组,可选
结构元素 structure2 第二部分的放置位置,默认情况下,居中结构为 0。如果为 origin1 提供了值而未为 origin2 提供值,则 origin2 将设置为 origin1。
- axesint 元组或 None
应用过滤器的轴。如果为 None,则 input 将沿所有轴进行过滤。如果提供了 origin1 或 origin2 元组,它们的长度必须与轴的数量匹配。
- 返回:
- binary_hit_or_missndarray
使用给定的结构元素(structure1, structure2)对 input 进行击中或不击中变换。
另请参阅
参考资料
示例
>>> from scipy import ndimage >>> import numpy as np >>> a = np.zeros((7,7), dtype=int) >>> a[1, 1] = 1; a[2:4, 2:4] = 1; a[4:6, 4:6] = 1 >>> a array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]) >>> structure1 = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 1]]) >>> structure1 array([[1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 1]]) >>> # Find the matches of structure1 in the array a >>> ndimage.binary_hit_or_miss(a, structure1=structure1).astype(int) array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]) >>> # Change the origin of the filter >>> # origin1=1 is equivalent to origin1=(1,1) here >>> ndimage.binary_hit_or_miss(a, structure1=structure1,\ ... origin1=1).astype(int) array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])