img_to_graph

sklearn.feature_extraction.image.img_to_graph(img, *, mask=None, return_as=<class 'scipy.sparse._coo.coo_matrix'>, dtype=None)

像素到像素梯度连接的图形。

边缘使用梯度值进行加权。

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参数:

img形状阵列状（高度、宽度）或（高度、宽度、通道）

2D或3D图像。

masknd数组形状（高度、宽度）或 （高度、宽度、通道），dype =bool，默认=无

图像的可选面膜，仅考虑部分像素。

return_asNP. ndray或稀疏矩阵类， 默认=sparse.coo_matrix

用于构建返回的邻近矩阵的类。

dtyped类型，默认=无

返回的稀疏矩阵的数据。默认情况下，它是IMG的d类型。

返回:

graphndray或稀疏矩阵类

计算出的邻近矩阵。

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.feature_extraction.image import img_to_graph
>>> img = np.array([[0, 0], [0, 1]])
>>> img_to_graph(img, return_as=np.ndarray)
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 1],
       [0, 1, 1, 1]])