scipy.ndimage.generate_binary_structure¶
- scipy.ndimage.generate_binary_structure(rank, connectivity)[源代码]¶
为二进制形态运算生成二进制结构。
- 参数
- rank集成
将应用结构化元素的数组的维数，由返回 np.ndim 。
- connectivity集成
connectivity 确定输出数组的哪些元素属于该结构，即被视为中心元素的邻居。平方距离以下的元素 connectivity 都被认为是邻居。 connectivity 可以从1(没有对角线元素是相邻元素)到 rank (所有元素都是邻居)。
- 退货
- output一群野猪
可用于二进制形态运算的结构元素，具有 rank 尺寸和所有尺寸都等于3。
注意事项
generate_binary_structure只能创建尺寸等于3(即最小尺寸)的结构元素。对于例如对侵蚀大对象有用的较大的结构元素，可以使用iterate_structure，或者使用Numpy函数直接创建自定义数组，例如numpy.ones。示例
>>> from scipy import ndimage >>> struct = ndimage.generate_binary_structure(2, 1) >>> struct array([[False, True, False], [ True, True, True], [False, True, False]], dtype=bool) >>> 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.]]) >>> b = ndimage.binary_dilation(a, structure=struct).astype(a.dtype) >>> b 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(b, structure=struct).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.]]) >>> struct = ndimage.generate_binary_structure(2, 2) >>> struct array([[ True, True, True], [ True, True, True], [ True, True, True]], dtype=bool) >>> struct = ndimage.generate_binary_structure(3, 1) >>> struct # no diagonal elements array([[[False, False, False], [False, True, False], [False, False, False]], [[False, True, False], [ True, True, True], [False, True, False]], [[False, False, False], [False, True, False], [False, False, False]]], dtype=bool)