使用Python ndimage generic_filter的条件逻辑
使用Python的ndimage.generic_filter函数可以对数组进行通用的滤波操作。该函数可以根据自定义的条件逻辑对数组的每个元素进行处理，并返回处理后的结果。
条件逻辑是通过定义一个函数来实现的，该函数接受一个子数组作为输入，并返回一个标量值作为输出。在这个函数中，可以根据需要编写各种条件判断和处理逻辑。
ndimage.generic_filter函数的语法如下：
ndimage.generic_filter(input, function, size=None, footprint=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0, extra_arguments=(), extra_keywords=None)参数说明：
- input：输入数组。
- function：自定义的条件逻辑函数。
- size：滤波器的大小，可以是一个整数或一个元组。如果是整数，则表示滤波器的边长为size；如果是元组，则表示滤波器在每个维度上的边长。
- footprint：滤波器的脚印，用于定义滤波器的形状。可以是一个数组，数组中非零元素表示滤波器的形状。
- output：输出数组，用于存储滤波结果。如果未提供，则会创建一个与输入数组相同形状的数组。
- mode：边界处理模式，用于处理滤波器在边界上的行为。可选值包括'reflect'、'constant'、'nearest'、'mirror'和'wrap'。
- cval：当mode为'constant'时，用于指定边界外的常数值。
- origin：滤波器的原点位置，用于指定滤波器的中心位置。
- extra_arguments：额外的参数，用于传递给条件逻辑函数。
- extra_keywords：额外的关键字参数，用于传递给条件逻辑函数。
使用ndimage.generic_filter函数可以实现各种条件逻辑的滤波操作，例如根据像素值的大小进行滤波、根据像素周围的邻居进行滤波等。这个函数在图像处理、信号处理等领域有广泛的应用。
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我正在尝试将Matlab中的一段代码转换为python。在那里，我可以找到一个标准偏差过滤器函数"stdfilt()“，对于它，我在python中找不到任何等效的API。Matlab代码如下：
Ig_med = medfilt2(Input_Image);
h_gauss = fspecial('gaussian',11,2);
h_avg = fspecial('average',121);
I = imfilter(Ig_med,h_gauss,'corr','replicate');
P = stdfilt(I,o
浏览 1提问于2013-10-22得票数 5
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我正在尝试计算高维“图像”的熵。最明显的方法是：
from scipy.stats import entropy
kernel_radius=2
entropy_stack = np.zeros(Stack.shape)
for ii in range(kernel_radius,entropy_stack.shape[0]-kernel_radius):
for jj in range(kernel_radius,entropy_stack.shape[1]-kernel_radius):
for kk in range(kernel_radius,entropy_
浏览 2提问于2017-06-30得票数 3
1回答
使用像素值最高的图像滤波器
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我想要使用一个图像过滤器，它应该取代它所处理的像素，这是邻居中最常见的。例如，如果像素的值为10，而8个邻居的值为9、9、9、27、27、200、200、210，那么它应该选择9，因为9在邻居中的发生率最高。它也应该考虑像素本身。例如，如果像素的值为27，而8个邻居有27、27、30、30、34、70、120、120，那么它应该选择27，因为27有3次，包括像素本身。我还应该可以选择内核的大小。我没找到那样的过滤器。有一个吗？还是我必须自己创造它？我在python中使用opencv。
背景信息:我不能只使用中值滤波，因为我的图像是不同的。我有3到6个不同灰度值的灰色图像。所以我不能用一些形态变
浏览 2提问于2019-01-30得票数 3
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例如，如果我有两个数组： a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
b = np.array([1, 2]) 我希望得到以下结果： c = np.array([a[0]*b[0] - a[1]*b[1],a[0]*b[1] - a[1]*b[2], so on, a[0]*b[n-2] - a[1]*b[n-1]]) 我感兴趣的是一种类似numpy卷积的方法，它可以在两个数组上应用自定义函数。我试过卷积： np.convolve(a, b) 但我不能使用卷积函数应用自定义函数
浏览 26提问于2020-01-16得票数 0
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是否有一个类似于ndimage的的过滤器支持向量输出?我没有设法使scipy.ndimage.filters.generic_filter返回比标量更多的内容。取消下面代码中的注释以获得错误：TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars。
我正在寻找一个通用过滤器，它处理2D或3D数组，并在每个点返回一个向量。因此，输出将有一个额外的维度。下面的例子是这样的：
m.shape # (10,10)
res.shape # (10,10,2)
示例代码
import numpy as np
from s
浏览 4提问于2015-02-27得票数 7
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我想对存储为numpy数组的图像进行局部均值过滤。图像在边缘附近有一些缺失的像素，用有效的掩码(布尔数组)表示。
我可以使用，但是我的图像超出了[-1, 1]的范围，并且出于某种原因，scikit image需要这样做。
也有，但它会对丢失的数据进行插值。对于一个简单的均值来说，不需要插值。仅对有效像素进行平均。输入和输出的有效掩码是相同的。
简单地将无效像素设置为零不是一种选择，因为它会污染附近的有效像素平均值。
也有，但它不是重复的，因为它询问更通用的卷积(这只是平均)。
浏览 2提问于2017-10-26得票数 5
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我需要根据用户定义的2D窗口块来计算图像的本地统计数据。统计数据包括:均值、方差、偏斜、峰度。我需要遍历图像的每个像素，并根据窗口大小找到相邻像素。
我使用的代码是：
scipy.ndimage.generic_filter(array,numpy.var,size=3)
但是通过它的性能是非常低的。我甚至尝试了strides-numpy，但也没有显示出太大的区别(不能计算偏度，峰度)。我不熟悉Cython，所以没有尝试过这种选择。那么在没有Cython的情况下，有没有其他方法可以做到这一点呢？
浏览 3提问于2015-03-17得票数 2
我希望实现一个快速移动的中位数，因为我必须为我的程序做很多的中介。我想使用python函数，因为它们比我所能做的更优化。
我的中位数应该是：
提取5个值，
把中间一移开，
找到其余4个值的中位数。
基本上是多个呼叫：
numpy.median(np.array([0, 1, 2, 3, 4])[np.array([True, True, False, True, True])])
# (1. + 3.) / 2. = 2.0
我发现了两种功能:枕generic_filter和枕median_filter。我的问题是，generic_filter给出了正确的输出，而不是med
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
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圆形邻域-最小Numpy
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我想在二维numpy数组上应用一个圆形邻域操作，其中每个像素值被圆形邻域内的最小值(radius = x)替换。
我可以应用一个基于内核的generic_filter，并得到最小值，但是操作需要一个方形的邻域，所以输出不正确。
我尝试使用for循环并使用radius查找表执行操作，这基本上是一个数组，它给出了与第一个像素的距离，并使用if条件来获得最小值。就像这样：
import numpy as np
radiusGrid = np.random.randint(6, size=100).reshape(10,10)
radiusLUT = np.ones((6,6))
print ra
浏览 2提问于2015-04-15得票数 1
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我正在处理各种图像，我想实现一个方法，但我不知道从哪里开始。因此，我期待着一些建议。 我的想法是取一个图像数组，在选择感兴趣的区域后，我们说selectedROI是10x10像素区域作为一个数组。那么我如何制作一个大小为2x5的过滤器，以及在制作2x5过滤器之后，如何在整个selectedROI中移动过滤器，并比较每个2x5过滤器的最小值、最大值和平均值。 我已经成功地实现了感兴趣区域的选择和selecedROI数组的打印。简单地说，我想做的就是选择一组像素，并将这组像素与整个selectedROI中的另一组像素进行比较。这怎么可能。
浏览 32提问于2021-08-11得票数 0
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我正在尝试编写一个python函数来删除2D图像数据中的热点像素。我正在尝试制作一个函数，该函数将取2D数组中每个元素周围的邻居的平均值，如果该元素的值超过其邻居的平均值特定数量(例如3西格玛)，则有条件地覆盖该元素。这就是我所在的地方：
def myFunction(values):
if np.mean(values) + 3*np.std(values) < origin:
return np.mean(values)
footprint = np.array([[1,1,1],
[1,0,1],
浏览 13提问于2018-02-13得票数 1
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我在这上面花了很多时间，我知道如何通过对边界行/列进行切片和索引来手动完成这项工作，但使用SciPy必须有一种更简单的方法。 我需要将CVAL (当mode=constant时填充超过边缘的值)设置为NaN，然而，这将返回NaN。 我将用代码和图形来解释它： import numpy as np
from scipy import ndimage
m = np.reshape(np.arange(0,100),(10,10)).astype(np.float) ? 使用SciPy ndimage均匀过滤器计算使用3x3内核的平均值： filter = ndimage.uniform_fi
浏览 86提问于2018-12-18得票数 3
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我正在使用一些图像处理例程，使用二进制图像。在Matlab中，我可以创建一个查找表，为每一个3x3邻域的2^9=512配置提供输出。也就是说，我可以编写一个函数func，它为这样的邻里生成0或1，然后用
lut = makelut(func,3)
(表示邻里面积的"3“)。然后，该查找表可以应用于我的二进制图像im
applylut(im, lut)
但是，我如何在Python中做同样的事情呢？这里有一个例子：
这当然有效，但似乎非常复杂，至少与Matlab的命令相比。
浏览 0提问于2015-02-15得票数 1
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python中的数组/图像插值
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我一年中的每一天都有365个2d numpy阵列，显示的图像如下：
我把它们都堆成了一个3Dnumpy数组。我想要搜索前7天，或未来7天(前7层，下7层)以找到云以外的值，然后用该像素的其他可能值(相应像素在其他天/层中经历的值)替换云值。
我是python的新手，有点迷失方向。
有什么想法吗？
谢谢
浏览 3提问于2012-11-28得票数 3
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我试图获得image.This的每个像素的局部标准差，这意味着对于每个像素，我想要计算其值及其邻域的标准差。我使用了库，我开发了以下代码：
def stdd(image, N):
width = image.shape[0]
heigth = image.shape[1]
desv = np.zeros((width,heigth))
for i in range (width):
for j in range (heigth):
if i < N :
mini = 0
浏览 4提问于2014-09-18得票数 2
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二维二元数组的索引提取
、、、、
我有一个由0和1组成的numpy数组(数据)。
import numpy as np
data = np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 0],
[1, 1, **1**, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1]])
我想提取指数，其中'1‘被相邻的5*5元素包围，由
浏览 4提问于2015-06-21得票数 2
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TL;DR:，我能摆脱第二个for-loop吗？
我在二维网格上有一个时间序列。为了消除它们位置的快速波动，我将坐标平均在一个框架窗口上。在我的例子中，这些点有可能覆盖比通常更大的距离。我不想包含特定点的帧，如果它比cut_off值走得更远。
在第一个for-loop中，我遍历所有帧并定义移动窗口。然后计算当前帧与移动窗口中每个帧之间的距离。在我只从所有帧获取这些位置之后，x和y组件都没有比cut_off更远的位置。现在，我想从移动窗口的所有选定帧中计算每个点的平均位置(注意：，所选帧的数量可以小于n_window)。这就引出了第二个for-loop。在这里，我迭代了所有的点，实际上从框架中获
浏览 1提问于2017-08-25得票数 2
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有没有办法计算3D阵列上移动窗口的相关系数？当我运行时： Import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import generic_filter
arr_3d = np.dstack((data1,data2))
def function(arr_3d):
return np.corrcoef(arr_3d[:,:,0],arr_3d[:,:,1])
gen_filt = generic_filter(arr_3d, function, footprint=np.ones((7,7,2)), mode='nearest&#
浏览 17提问于2020-08-28得票数 0
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2回答
在Rails控制器中向过滤器传递参数的更好方法是什么？
编辑：过滤器具有不同的行为，取决于传递给它的参数，或者取决于执行其操作的参数。我在我的应用程序中有一个例子，其中筛选器决定数据是如何排序的。这个过滤器有一个klass param，并调用klass.set_filter(param :order )来确定搜索中的:order。
浏览 5提问于2010-02-24得票数 3
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我有一个字符串列表，我想删除在列表excludeList中包含这些字符串的字符串。Filter接受一个函数和一个列表，我如何“函数化”excluded not in？excludeList看起来像这样：["A2123", "B323", "C22"]
kolaDataList看起来像：["Very long string somethingsomething B323", "Lorem ipsum"]
结果应该是[Lorem ipsum]
for excluded in excludeList:
kolaD
浏览 0提问于2012-08-14得票数 0
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Python3上没有PIL。Pillow似乎是正确的方式，但它不在标准库中。有没有一种方法可以将gif (或其他图像格式)转换为numpy数组，而不需要安装额外的python包？
浏览 2提问于2016-08-12得票数 1
我在python中找不到与matlab的smooth3相当的东西。如何在python中实现三维平滑？
浏览 7提问于2013-09-19得票数 3
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我知道MATLAB的conv2和corr2的等效函数是scipy.signal.correlate和scipy.signal.convolve。但是函数imfilter具有处理数组外部边界的属性。比如as symmetric，replicate和circular。Python能做到这点吗
浏览 1提问于2014-03-03得票数 11
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谢谢你阅读这篇文章，请原谅我英语不好，因为我不是以英语为母语的人。
例如，Sobel操作符：
Gx中右侧为阳性，左侧为阴性，而Gx上为阳性。
我不是图像处理专家。但我想大多数人都会从图像的左上角数像素。既然我们需要在卷积过程中“翻转”内核，那么为什么在定义运算符时，Gx不是一个镜像的内核呢？
我知道严格来说这不是程序问题。但这与编程有关。例如，python的scipy.ndimage提供了sobel函数。该函数使用左列为正，右列为负的内核。它不同于我能找到的关于图像处理的所有材料(包括维基百科文章)。是否有什么特殊的原因，使一个真正的实现不同于数学定义？
浏览 3提问于2014-11-09得票数 2
2回答
你好，各位程序员，
我目前正在做今年的。在上，我需要找出图像中的像素是否具有相邻像素的最小值。
我最初是非常直观和粗略地解决了这个问题，但现在，在看了一会儿之后，我想知道是否有办法为opencv的-function定义卷积内核，或者其他适当的库，我可以尝试将内核定义为一个函数，这样我不仅可以执行线性转换，而且还可以执行其他函数。
在这个特定的例子中，我想到了一个内核，它可以判断中间像素的值是否最低。也许有一种方法可以用线性变换来实现，但是我找不到它。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 13提问于2021-12-10得票数 3
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我是用python编程的新手，我仍然在尝试弄清楚所有的事情，但我在尝试高斯平滑或卷积图像时遇到了问题。这可能是一个简单的修复，但我花了太多时间试图弄清楚，我开始发疯了。我有一组星系的3d .fits文件，并剪切出某一个，并将其保存到一个png与aplpy。基本上，它需要作为高斯平滑到更大的光束尺寸(即通过扩展FWHM使整个物体更大，但使输出变暗)。我知道我可以使用像scipy.ndimage.convolve和numpy中的类似函数这样的东西，但我很难将其转换为有用的东西。如果有人能帮我解决这个问题，并为我指明正确的方向，那将是一个巨大的帮助。
浏览 0提问于2013-07-11得票数 17
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我有一个非常大的二维数组/矩阵形式的数据集(i和j，125 * 125)，当我在二维绘图中绘制这些值时，我可以在绘图的特定区域看到几种模式和形状。我正在尝试使用相同的数据，但要旋转矩阵中的数据(以便在保持相同数据的同时，可以清楚地旋转图中看到的那些模式)，比如说顺时针旋转10度。有没有什么办法可以让我用Python做到这一点呢？换句话说，我希望每个点的坐标的位置以一种方式移动，可以给我们原始图形的旋转版本，如果这是有意义的，这样在比较两个图形之后，人们可以清楚地看到新图形是相同数据的旋转版本。 我已经附上了一个样本数据集。我的模拟软件从左到右、从右到左、从左到右读取每一行中的数据。直到到达数
浏览 40提问于2021-09-03得票数 2
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我有一个像这样的多维数组：
array = [[a, b, b, a, a, b]
[a, a, b, a, b, a]]
我想要做的是识别相似元素的集群，即查看每个元素，并根据它的左边或右侧，在上面、下面找到一个'a‘的组，这样程序就可以找到这样的数组：
a，b，b，a，a，b
a，a，b，a，b，a
它将为'a's的第一个集群返回一个类似于"0:0“、"1:0”、"1:1“的数组
我的问题是，在python中最有效的方法是什么？
FYI:我在使用Python 2.7
浏览 3提问于2015-12-17得票数 1
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有没有一种简单的方法可以在python中实现二值图像的分割？
我的2d-“图像”是numpy数组。使用的值是1.0和0.0。我需要一个具有值1.0的所有对象的列表。每个黑色像素都是一个对象的像素。一个对象可能包含许多具有1.0值的触摸像素。
我可以使用numpy，也可以使用scipy。
我已经尝试迭代所有像素并创建像素集，并在旧集合中填充新像素(或创建一个新集)。不幸的是，执行情况很差，非常错误，而且速度也很慢。
也许像这样的东西已经存在了，或者有一种简单的方法可以做到这一点？
非常感谢
浏览 0提问于2016-09-12得票数 1
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我目前正在将执行图像分析的Matlab程序转换为Python。该程序的特定部分之一利用bwlabeln来利用顺序递增的标签来标记3D矩阵中的各种组件。我能够在skimage.measure包中找到一个非常类似的函数，叫做label，它基本上做了完全相同的事情。然而，我发现当在两个程序之间使用相同大小和数据类型的输入矩阵时，Matlab上的bwlabeln运行速度比Python中的label快得多(几乎快4倍)。 我想知道这是什么原因，是否有任何方法可以加速Python代码或提高性能？ 在这两个函数上，我使用了26个连接的邻域，这两个邻域似乎都是默认的，但我进一步指定为参数，只是为了确保。
浏览 72提问于2020-07-09得票数 0
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我想用一个简单的卷积内核在python枕头中过滤一个图像。然而，为了达到最佳结果，我需要一个9x9内核。这是枕头中的，至少在使用ImageFilter.Kernel和内置filter()方法时是如此，这两种方法仅限于5x5内核。
如果没有实现我自己的卷积代码，是否有一种方法可以过滤/转换内核大小大于5x5的图像？
浏览 5提问于2015-07-15得票数 3
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在python中，我使用scipy.ndimage.zoom对图像执行双三次插值，但发现它在上采样时速度太慢。我想用其他一些支持GPU的python库来代替它，但不幸的是，我找不到一个适用于python的库。
NVIDIA提供了一个很好的，它在C/C++中准确地实现了双三次插值。它们是我们可以直接使用和替换scipy.ndimage.zoom的众所周知的等效示例/库吗
我在网上做了一些搜索，但在python中使用GPU找不到双三次插值。因此，我认为没有太多的答案可用，这可能导致固执己见的答案和垃圾邮件。
浏览 4提问于2018-02-05得票数 3
4回答
计算方差图像python
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有没有一种简单的方法可以使用Python/NumPy/Scipy在图像上计算运行的方差过滤器？通过运行方差图像，我指的是为图像中的每个子窗口i计算和((i-/nPixels(I))^2)的结果。
由于图像非常大(12000x12000像素)，我希望避免在不同格式之间转换数组的开销，以便能够使用不同的库，然后再转换回来。
我想我可以通过计算平均值来手动完成这项工作，方法如下
kernel = np.ones((winSize, winSize))/winSize**2
image_mean = scipy.ndimage.convolve(image, kernel)
diff = (image
浏览 4提问于2013-03-12得票数 6
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我想在python中标记来自2D二进制矩阵的相邻像素的群集。基本上，我正在尝试寻找类似idl函数label_region 的东西。你有什么建议吗？谢谢
浏览 0提问于2012-05-24得票数 1
2回答
我将用编写的一些代码重写为Python。而且，在某个时刻，我需要一个函数的模拟。您可能知道来自任何包(NumPy或SciPy)的函数吗？
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
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我正在尝试使用opencv-python来桥接图像中未连接的像素。在matlab中有一个bmmorph函数，它接受“桥”操作来实现这一点。我正在尝试使用opencv-python做类似的事情。谁能告诉我opencv中的桥接操作相当于什么？
同样，我也在寻找“收缩”和“空洞”操作。
是我使用的引用：
浏览 1提问于2017-11-06得票数 2
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我目前正在制作照片 ? ，它使用使用python处理过滤的3D矩阵(内核)。目前我的照片不能出现在曲线图上，它只出现在曲线图上的一些青色点。我应该对脚本做些什么，这样我的照片才能出现在绘图上。感谢您的回复。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
im=plt.imread('NSX.jpg')
(dim_x,dim_y,dim_z)=im.shape
im1=np.pad(array=im, pad_width=[1, 1], mode='constant', constant_values=0
浏览 28提问于2021-06-22得票数 0
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作为项目的一部分，我正在使用AForge.Net库来做一些基本的图像处理工作。我发现识别图像中的单个几何形状(如正方形、圆形等)是很简单的。但是，当我有像这样的图像时
，程序只能识别外圆。我希望它被识别为一个圆和一条线。
类似地，另一个例子是，
，其中程序只识别一个正方形，但我需要它将其识别为正方形和圆。
我猜这个库本身已经过时了，不再支持了，但我真的很感激能得到一些帮助！我发现这是一个非常容易使用的库，但如果它不能满足我的需求，我也可以使用其他库。(在Java、C#或Python中)。谢谢!
浏览 0提问于2012-10-23得票数 0
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我正在使用PyTesser来破坏一个captcha。PyTesser使用tesseract python ocr库。在将图像放入PyTesser之前，我使用了一些过滤。一步一步我的代码:输入图片是：
from PIL import Image
img = Image.open('1.gif')
img = img.convert("RGBA")
pixdata = img.load()
# Clean the background noise, if color != black, then set to white.
for y in xrange(im
浏览 5提问于2015-02-10得票数 3
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我有一个数组，它包含一系列形状的大小和位置信息:数组为零，没有形状，数组不是零，就有形状。不同的形状以零分隔--因此，如果要绘制数组中的每个点，就会看到不同形状的地图。我希望这是有意义的，如果不是，这里有一个包含4种不同形状的示例数组：
np.array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 0, 0, 0, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
[3, 5,
浏览 3提问于2014-08-08得票数 0
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我正在将我所有的数据分析从MATLAB转换到Python，我终于遇到了一个无法快速找到交钥匙解决方案的障碍。我有许多仪器的时间序列数据，包括需要去皮的ADV (声学多普勒测速仪)。之前，我在MATLAB中使用了这个函数，它工作得很好：
有没有人知道Python中有类似的函数？
浏览 1提问于2013-01-14得票数 2
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我正在尝试用python计算一个3d sobel滤波器。我有一个非常好的二维图像代码，如下所示。
顺便说一句。我的原始图像是uint8类型的。
preSobel = preSobel.astype('int32')
dx = ndimage.sobel(preSobel, 0) # horizontal derivative
dy = ndimage.sobel(preSobel, 1) # vertical derivative
mag = numpy.hypot(dx, dy) # magnitude
mag *= 255.0
浏览 0提问于2012-06-30得票数 4
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假设我有一个由非零值和"background" = 0组成的三维numpy数组。举个例子，我将取一个随机值的范围：
array = np.random.randint(1, 5, size = (100,100,100))
z,y,x = np.ogrid[-50:50, -50:50, -50:50]
mask = x**2 + y**2 + z**2<= 20**2
array[np.invert(mask)] = 0
首先，我想找到“边框体”(所有的非零值，在他们的3x3x3邻域内都有一个零)。第二，我想用它们的非零邻居的平均值来代替所有的边界体素。到目前为止，我尝
浏览 0提问于2015-11-16得票数 4
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gdal中的方差图像
我想要一个使用python的3x3地理空间光栅图像的局部方差图像。到目前为止，我的方法是将光栅带作为一个数组读取，然后使用矩阵表示法运行移动窗口，并将该数组写入新的光栅图像。此方法适用于本教程中描述的高通滤波器：
然后，我尝试用几种方法计算方差，最后一种方法使用numpy (作为np)，但我只得到了一幅到处都是相同值的灰度图像。我对任何类型的解决方案都持开放态度。如果它最终给出了平均局部方差，那就更好了。
rows = srcDS.RasterYSize
#read in as array
data = srcBand.ReadAsArray(0,0, cols,
浏览 0提问于2013-04-19得票数 2
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当应用带有ImageMagick的秩滤波器(如腐蚀、延迟或中值)时，它取每个源像素周围一定半径或自定义形状内的所有像素的最小(erode)或最大值(dilate)或中间(median)值。
是否也可以对周围像素值进行自定义排序？例如，当使用5x5平方时，分别使用erode、dilate或median滤波器，取每个像素周围25个像素的中间值的最低值、最高值。例如，我要找的是第8或第23种价值。
也许这可以表示为百分位数，例如，取围绕每个像素的任意区域的20%百分位数。如果是7x7平方，则为0.2*7*7 =总数49中的第9值。
erode、dilate和median滤波器分别对应0%、100%和
浏览 0提问于2019-04-07得票数 1
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我的大部分计算时间都花在了上。
scipy和numpy的主要优点是在python封装的C/C++中进行矢量化计算。是从_nd_image.correlate1d派生的，_nd_image.correlate1d是优化库的一部分。
是否有更快的方法在大小为10-100的数组中完成此操作？
定义 Laplace滤波器-忽略除法
a[i-1] - 2*a[i] + a[i+1]
理想情况下，可选选项可以环绕边界a[n-1] - 2*a[n-1] + a[0]，用于n=a.shape[0]。
浏览 2提问于2016-08-10得票数 2
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Python，插值数组到图像
、、、、
我有问题，我的基本脚本加载图像，然后把它转换成数组，通过插值放大，应该保存放大的图像文件，但这最后一行不工作。我不知道如何修复它，我知道这是缩放数组的问题。如果有任何帮助，我将非常高兴。
脚本代码：
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndimage
from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
x= misc.imread('img400x400.jpg')
x2= ndimage.zoom(x, 2, order=0)
#print x
#print x2
#
浏览 0提问于2015-11-06得票数 2
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分割图像拟合曲线
、、
在我当前的数据分析中，我有一些分割的图像，例如下面。
我的问题是，我想要拟合一个多数点或样条(s.th )。一维的)到分割图像中的某一区域(红色)。(结果将是黑线)。
通常，我会使用类似正交距离回归的方法，问题是，这需要某种拟合函数，在这种情况下我没有。那么，用python/numpy做这件事的最佳方法是什么？对于这类问题，是否有一些标准的算法？
更新:我的绘画技巧可能不是最好的，照片中的红色区域也可能有一些随机噪声，而且不一定要完全连接(可能是由于噪音造成的小间隙)。
UPDATE2:总体目标是有一个参数化曲线p(t)，它返回0,1中t的p(t) => (x，y)的位置，其中
浏览 1提问于2014-05-15得票数 6
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使用以下代码：
def stat_function(x):
center = x[len(x) / 2]
ecdf = ECDF(xx)
percentile = (1 - ecdf(center)) * 100
print percentile
return percentile
main：
print generic_filter(table,
function=stat_function,
size=window_size,
mode=mode,
extra_arguments=(-1,))
我得到了输出：
[[84
浏览 0提问于2016-12-28得票数 1
我想用np.std(ddof=1)运行。到目前为止，我编写了这段代码，它采用默认ddof等于零的std。如何设置ddof=1？
stdv=(generic_filter(albedo, np.std, size=Winsize))
浏览 1提问于2017-08-16得票数 0
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