scipy.ndimage.

generic_laplace

scipy.ndimage.generic_laplace(input, derivative2, output=None, mode='reflect', cval=0.0, extra_arguments=(), extra_keywords=None, *, axes=None)

使用提供的二阶导数函数进行 N 维拉普拉斯滤波。

参数：

inputarray_like

输入数组。

derivative2callable

具有以下签名的可调用对象

derivative2(input, axis, output, mode, cval,
            *extra_arguments, **extra_keywords)

请参阅下面的 extra_arguments、extra_keywords。

outputarray 或 dtype，可选

放置输出的数组，或返回数组的数据类型。默认情况下，将创建与输入数据类型相同的数组。

modestr 或 sequence，可选

mode 参数决定了当滤波器与边界重叠时如何扩展输入数组。通过传入一个长度等于输入数组维度的模式序列，可以在每个轴上指定不同的模式。默认值为 'reflect'。有效值及其行为如下：

'reflect' (d c b a | a b c d | d c b a)

通过围绕最后一个像素的边缘进行反射来扩展输入。此模式有时也称为半样本对称。

'constant' (k k k k | a b c d | k k k k)

通过用相同的常数值填充超出边缘的所有值来扩展输入，该常数值由 cval 参数定义。

'nearest' (a a a a | a b c d | d d d d)

通过复制最后一个像素来扩展输入。

'mirror' (d c b | a b c d | c b a)

通过围绕最后一个像素的中心进行反射来扩展输入。此模式有时也称为全样本对称。

'wrap' (a b c d | a b c d | a b c d)

通过环绕到对边来扩展输入。

为了与插值函数保持一致，也可以使用以下模式名称：

'grid-constant'

这是 'constant' 的同义词。

'grid-mirror'

这是 'reflect' 的同义词。

'grid-wrap'

这是 'wrap' 的同义词。

cval标量，可选

如果 mode 为 'constant'，则用于填充输入边缘之外的值。默认为 0.0。

extra_keywordsdict，可选

传递给所传函数的额外关键字参数字典。

extra_argumentssequence，可选

传递给所传函数的额外位置参数序列。

axesint 元组或 None

应用滤波器的轴。如果提供了 mode 元组，其长度必须与轴数匹配。

返回：

generic_laplacendarray

滤波后的数组。与 input 具有相同的形状。