scipy.ndimage.extrema¶

scipy.ndimage.extrema(input, labels=None, index=None)[源代码]¶

计算标签处数组的值的最小值和最大值，以及它们的位置。

参数

inputndarray: 要处理的N-D图像数据。
labelsndarray，可选: 输入中要素的标签。如果不是无，则必须与相同的形状 input 。
index整型或整型序列，可选: 要包括在输出中的标签。如果为None(默认值)，则为非零的所有值 labels 都是用过的。

退货

最小值、最大值整数或ndarray: 每个要素中的最小值和最大值。
min_positions, max_positions元组或元组列表: 每个元组都给出相应最小值或最大值的N-D坐标。

参见

maximum, minimum, maximum_position, minimum_position, center_of_mass

示例

>>> a = np.array([[1, 2, 0, 0],
...               [5, 3, 0, 4],
...               [0, 0, 0, 7],
...               [9, 3, 0, 0]])
>>> from scipy import ndimage
>>> ndimage.extrema(a)
(0, 9, (0, 2), (3, 0))

可使用指定要处理的要素 labels 和 index ：

>>> lbl, nlbl = ndimage.label(a)
>>> ndimage.extrema(a, lbl, index=np.arange(1, nlbl+1))
(array([1, 4, 3]),
 array([5, 7, 9]),
 [(0, 0), (1, 3), (3, 1)],
 [(1, 0), (2, 3), (3, 0)])

如果未给出索引，则返回非零值 labels 已处理：

>>> ndimage.extrema(a, lbl)
(1, 9, (0, 0), (3, 0))

scipy.ndimage.center_of_mass

scipy.ndimage.find_objects