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的 N 维拉普拉斯滤波器。

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)

请参阅下方的 extra_arguments 和 extra_keywords。

outputarray 或 dtype，可选

放置输出的数组，或返回数组的 dtype。 默认情况下，将创建一个与输入具有相同 dtype 的数组。

modestr 或 sequence，可选

当滤波器与边界重叠时，mode 参数确定如何扩展输入数组。 通过传递一个长度等于输入数组维数的模式序列，可以沿每个轴指定不同的模式。 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）

输入通过围绕最后一个像素的边缘反射来扩展。 此模式有时也称为半采样对称。

“constant”（k k k k | a b c d | k k k k）

输入通过将边缘之外的所有值填充为相同的常数值来扩展，该常数值由 cval 参数定义。

“nearest”（a a a a | a b c d | d d d d）

输入通过复制最后一个像素来扩展。

“mirror”（d c b | a b c d | c b a）

输入通过围绕最后一个像素的中心反射来扩展。 此模式有时也称为全采样对称。

“wrap”（a b c d | a b c d | a b c d）

输入通过环绕到相反的边缘来扩展。

为了与插值函数保持一致，还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”，则填充输入边缘之外的值。 默认值为 0.0。

extra_keywordsdict，可选

要传递给已传递函数的额外关键字参数的字典。

extra_argumentssequence，可选

要传递给已传递函数的额外位置参数序列。

axes整数元组或 None

应用滤波器的轴。 如果提供了 mode 元组，则其长度必须与轴的数量匹配。

返回:

generic_laplacendarray

已过滤的数组。 具有与 input 相同的形状。