Ctrl+K
scipy.ndimage.

grey_opening#

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

多维灰度开运算。

灰度开运算由灰度腐蚀和灰度膨胀的连续操作组成。

参数:
inputarray_like

要计算灰度开运算的数组。

sizetuple of ints

用于灰度开运算的扁平且完整的结构元素的形状。如果提供了 footprint 或 structure，则为可选。

footprintarray of ints, optional

用于灰度开运算的扁平结构元素的非无限元素的位置。

structurearray of ints, optional

用于灰度开运算的结构元素。structure 可以是非扁平的结构元素。structure 数组将偏移量应用于邻域中的像素（偏移量在膨胀期间是加法的，在腐蚀期间是减法的）。

outputarray, optional

可以提供用于存储开运算输出的数组。

mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}, optional

mode 参数确定如何处理数组边界，其中 cval 是当模式等于“constant”时的值。默认值为 “reflect”

cvalscalar, optional

如果 mode 为“constant”，则填充输入边缘外的值。默认值为 0.0。

originscalar, optional

origin 参数控制滤波器的放置。默认值为 0

axestuple of int or None

应用滤波器的轴。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:
grey_openingndarray

input 使用 structure 进行灰度开运算的结果。

另请参阅

binary_opening, grey_dilation, grey_erosion, grey_closing
generate_binary_structure

注释

使用扁平结构元素的灰度开运算的作用是平滑局部高值最大值，而二值开运算则擦除小对象。

参考文献

示例

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(36).reshape((6,6))
>>> a[3, 3] = 50
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 50, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])
>>> ndimage.grey_opening(a, size=(3,3))
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  4],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 10],
       [12, 13, 14, 15, 16, 16],
       [18, 19, 20, 22, 22, 22],
       [24, 25, 26, 27, 28, 28],
       [24, 25, 26, 27, 28, 28]])
>>> # Note that the local maximum a[3,3] has disappeared
在此页面上