滤波函数: gaussian_filter(input, sigma, mode='reflect') median_filter(input, size, mode='reflect') uniform_filter(input, size, mode='reflect') 变换函数: zoom(input, zoom, order=3, mode='reflect') rotate(input, angle, axes=(0, 1), reshape=True, order=3, mode='reflect') shift(inpu...
书写要更加简洁： 02 【从this指向来看】 【普通函数】 严格模式下，this指向undefined： 非严格模式...
gaussian_filter()函数用于对n维数组(通常是图像)进行高斯滤波。高斯滤波是一种线性平滑滤波,其滤波器的脉冲响应函数是高斯函数。高斯滤波对于消除图像中的高斯噪声特别有效。 函数原型如下: scipy.ndimage.gaussian_filter(input, sigma, order=0, mode='reflect', cval=0.0, truncate=4.0, output=None) input:输入...
例如,可以使用ndimage.median_filter()函数进行中值滤波,该函数可以有效地去除图像中的噪声。另外,ndimage.label()函数可以用于图像分割,将图像中的不同区域标记为不同的标签。还可以使用ndimage.measurements模块中的函数进行图像的测量和特征提取。 对于属性筛选器的需求,可以考虑使用其他图像处理库,如OpenCV或PIL(Pillow...
总结来说,ndimage高斯平滑算法是一种常用的图像处理算法,通过应用高斯函数对图像进行加权平均,可以达到去除噪声和细节的效果。在Python中,可以使用ndimage模块中的gaussian_filter函数来实现高斯平滑算法。通过调整标准差的值,可以改变平滑的程度。高斯平滑算法在图像处理中有着广泛的应用,可以在不同场景下提升图像质量和处理...
gaussian_laplace(input, sigma[, output, …]) 高斯二阶导数的多维拉普拉斯滤波器。 generic_filter(input, function[, size, …]) 使用给定函数计算一个多维滤波器。 generic_filter1d(input, function, filter_size) 计算一个一维滤波器沿...
face = misc.face()#face是测试图像之一plt.figure()#创建图形blurred_face1 = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=1)#边缘锐化blurred_face3 = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3) sharp_face = blurred_face3 +6*(blurred_face3-blurred_face1) ...
scipy.ndimage.gaussian_filter(input, sigma, order=0, output=None, mode='reflect', cval=0.0, truncate=4.0, *, radius=None, axes=None)# 多维高斯滤波器。 参数:: input:array_like 输入数组。 sigma:标量或标量序列 高斯核的标准差。每个轴的高斯滤波器的标准偏差作为一个序列或单个数字给出,在这种...
在下文中一共展示了gaussian_filter函数的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: whiten ▲点赞 9▼ defwhiten(image):#return imagetmp = image - image.mean()returntmp / numpy.std(tmp)ifimage.ndim...
im = ndimage.gaussian_filter(im, 10) import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(im) plt.show() 输出 输出图像看起来像一个正方形的颜色块。现在, 我们将找到这些彩色块的边缘。 ndimage提供sobel()函数来执行此操作。而NumPy提供了hypot()函数, 该函数用于将两个结果矩阵组合为一个。考虑以下示例: ...