scipy.ndimage.binary_dilation¶

scipy.ndimage.binary_dilation(input, structure=None, iterations=1, mask=None, output=None, border_value=0, origin=0, brute_force=False)[源代码]¶

具有给定结构元素的多维二元膨胀。

参数

inputarray_like: 二进制数组_类似于要扩张的数组。非零(True)元素形成要扩展的子集。
structureARRAY_LIKE，可选: 用于展开的结构元素。非零元素被认为是True。如果没有提供结构化元素，则生成一个方形连通性等于1的元素。
iterations整型，可选: 扩张是重复进行的 iterations 次数(默认情况下为一次)。如果迭代次数小于1，则重复膨胀，直到结果不再更改。仅接受整数次迭代。
maskARRAY_LIKE，可选: 如果给定了掩码，则在每次迭代中只修改在相应掩码元素处具有True值的那些元素。
outputndarray，可选: 与输入形状相同的数组，输出将放置到该数组中。默认情况下，将创建一个新阵列。
border_valueint(强制转换为0或1)，可选: 输出数组中边框处的值。
origin整型或整型元组，可选: 过滤的位置，默认为0。
brute_force布尔值，可选: 内存条件：如果为False，则仅跟踪其值在上一次迭代中更改的像素作为在当前迭代中更新(扩展)的候选像素；如果为True，则将所有像素视为扩展候选，而不考虑上一次迭代中发生的情况。默认情况下为False。

退货

binary_dilation一群野猪: 结构元素对输入的扩展。

参见

grey_dilation, binary_erosion, binary_closing, binary_opening
generate_binary_structure

注意事项

扩张 [1] 是一种数学形态学运算 [2] 它使用结构元素来展开图像中的形状。当结构元素的中心位于图像的非零点内时，结构元素对图像的二进制膨胀是结构元素覆盖的点的轨迹。

参考文献

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Dilation_%28morphology%29
2: https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_morphology

示例

>>> from scipy import ndimage
>>> a = np.zeros((5, 5))
>>> a[2, 2] = 1
>>> a
array([[ 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.]])
>>> ndimage.binary_dilation(a)
array([[False, False, False, False, False],
       [False, False,  True, False, False],
       [False,  True,  True,  True, False],
       [False, False,  True, False, False],
       [False, False, False, False, False]], dtype=bool)
>>> ndimage.binary_dilation(a).astype(a.dtype)
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> # 3x3 structuring element with connectivity 1, used by default
>>> struct1 = ndimage.generate_binary_structure(2, 1)
>>> struct1
array([[False,  True, False],
       [ True,  True,  True],
       [False,  True, False]], dtype=bool)
>>> # 3x3 structuring element with connectivity 2
>>> struct2 = ndimage.generate_binary_structure(2, 2)
>>> struct2
array([[ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True]], dtype=bool)
>>> ndimage.binary_dilation(a, structure=struct1).astype(a.dtype)
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> ndimage.binary_dilation(a, structure=struct2).astype(a.dtype)
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> ndimage.binary_dilation(a, structure=struct1,\
... iterations=2).astype(a.dtype)
array([[ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

scipy.ndimage.binary_closing

scipy.ndimage.binary_erosion