scipy.ndimage.grey_closing¶

scipy.ndimage.grey_closing(input, size=None, footprint=None, structure=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)[源代码]¶

多维灰度闭合。

灰度闭合包括灰度膨胀和灰度侵蚀的连续。

参数

inputarray_like: 要计算灰度闭合的数组。
size整数元组: 用于灰度闭合的平面完整结构元素的形状。在以下情况下可选 footprint 或 structure 是提供的。
footprint整型数组，可选: 用于灰度闭合的平面结构元素的非无限元素的位置。
structure整型数组，可选: 用于灰度闭合的结构元素。 structure 可以是非平坦的结构元素。
output数组，可选: 可以提供用于存储闭合输出的阵列。
mode{‘反射’，‘常量’，‘最近’，‘镜像’，‘换行’}，可选: 这个 mode 参数确定如何处理数组边框， cval 模式等于‘Constant’时的值。默认值为‘Reflect’
cval标量，可选: 在以下情况下填充输入的过去边缘的值 mode 是“恒定的”。默认值为0.0。
origin标量，可选: 这个 origin 参数控制过滤的位置。默认%0

退货

grey_closingndarray: 的灰度关闭的结果 input 使用 structure 。

参见

binary_closing, grey_dilation, grey_erosion, grey_opening
generate_binary_structure

注意事项

灰度闭合与扁平结构元素的作用相当于平滑深层局部极小值，而二进制闭合则填充小孔。

参考文献

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_morphology

示例

>>> from scipy import ndimage
>>> a = np.arange(36).reshape((6,6))
>>> a[3,3] = 0
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20,  0, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])
>>> ndimage.grey_closing(a, size=(3,3))
array([[ 7,  7,  8,  9, 10, 11],
       [ 7,  7,  8,  9, 10, 11],
       [13, 13, 14, 15, 16, 17],
       [19, 19, 20, 20, 22, 23],
       [25, 25, 26, 27, 28, 29],
       [31, 31, 32, 33, 34, 35]])
>>> # Note that the local minimum a[3,3] has disappeared

scipy.ndimage.generate_binary_structure

scipy.ndimage.grey_dilation