scipy.ndimage.distance_transform_cdt¶
- scipy.ndimage.distance_transform_cdt(input, metric='chessboard', return_distances=True, return_indices=False, distances=None, indices=None)[源代码]¶
倒角类型变换的距离变换。
除了距离变换之外，还可以计算特征变换。在这种情况下，在单独的数组中返回与每个前景元素最接近的背景元素的索引。
- 参数
- inputarray_like
输入
- metric{‘棋盘’，‘出租车’}或ARRAY_LIKE，可选
这个 metric 确定完成的倒角类型。如果 metric 等于‘axicab’，则使用GENERATE_BINARY_STRUCTURE以等于1的平方距离生成结构。如果 metric 等于“棋盘”，则一个 metric 使用GENERATE_BINARY_STRUCTURE生成，其平方距离等于数组的维数。这些选择与“出租车”和“棋盘”距离度量在两个维度上的常见解释相对应。可以以矩阵的形式提供定制度量，其中每个维度的长度为3。“城市街区”和“曼哈顿”也是有效的，并映射到“出租车”。默认值为“国际象棋棋盘”。
- return_distances布尔值，可选
是否计算距离变换。默认值为True。
- return_indices布尔值，可选
是否计算要素变换。默认值为False。
- distancesint32 ndarray，可选
一个输出数组，用于存储计算的距离转换，而不是返回它。 return_distances 一定是真的。它的形状必须与 input 。
- indicesint32 ndarray，可选
一个输出数组，用于存储计算的要素转换，而不是返回它。 return_indicies 一定是真的。它的形状必须是 (input.ndim,) + input.shape 。
- 退货
- distancesint32 ndarray，可选
计算的距离变换。仅在以下情况下返回 return_distances 为真，并且 distances 不提供。它将具有与输入数组相同的形状。
- indicesint32 ndarray，可选
计算的要素变换。它对输入的每个维度都有一个输入型数组。有关示例，请参阅Distance_Transform_EDT文档。仅在以下情况下返回 return_indices 为真，并且 indices 不提供。