gaussian_laplace#
- scipy.ndimage.gaussian_laplace(input, sigma, output=None, mode='reflect', cval=0.0, *, axes=None, **kwargs)[Quelle]#
Mehrdimensionaler Laplace-Filter unter Verwendung von Gaußschen zweiten Ableitungen.
- Parameter:
- inputarray_like
Das Eingabearray.
- sigmaSkalar oder Sequenz von Skalaren
Die Standardabweichungen des Gaußschen Filters werden für jede Achse als Sequenz oder als einzelne Zahl angegeben, in welchem Fall sie für alle Achsen gleich sind.
- outputarray oder dtype, optional
Das Array, in das die Ausgabe platziert werden soll, oder der Datentyp des zurückgegebenen Arrays. Standardmäßig wird ein Array mit demselben Datentyp wie input erstellt.
- modestr oder Sequenz, optional
Der Parameter mode bestimmt, wie das Eingangsarray erweitert wird, wenn der Filter einen Rand überlappt. Durch Übergabe einer Sequenz von Modi mit der Länge, die der Anzahl der Dimensionen des Eingangsarrays entspricht, können entlang jeder Achse unterschiedliche Modi angegeben werden. Standardwert ist „reflect“. Die gültigen Werte und ihr Verhalten sind wie folgt:
- ‘reflect’ (d c b a | a b c d | d c b a)
Die Eingabe wird erweitert, indem über den Rand des letzten Pixels gespiegelt wird. Dieser Modus wird auch manchmal als halb-Sample-symmetrisch bezeichnet.
- ‘constant’ (k k k k | a b c d | k k k k)
Die Eingabe wird erweitert, indem alle Werte außerhalb des Rands mit demselben konstanten Wert gefüllt werden, der durch den Parameter cval definiert ist.
- ‘nearest’ (a a a a | a b c d | d d d d)
Die Eingabe wird erweitert, indem das letzte Pixel wiederholt wird.
- ‘mirror’ (d c b | a b c d | c b a)
Die Eingabe wird erweitert, indem über die Mitte des letzten Pixels gespiegelt wird. Dieser Modus wird auch manchmal als ganz-Sample-symmetrisch bezeichnet.
- ‘wrap’ (a b c d | a b c d | a b c d)
Die Eingabe wird erweitert, indem zum gegenüberliegenden Rand umgebrochen wird.
Zur Konsistenz mit den Interpolationsfunktionen können auch die folgenden Modusnamen verwendet werden:
- ‘grid-constant’
Dies ist ein Synonym für ‘constant’.
- ‘grid-mirror’
Dies ist ein Synonym für ‘reflect’.
- ‘grid-wrap’
Dies ist ein Synonym für ‘wrap’.
- cvalskalar, optional
Wert, mit dem die Ränder der Eingabe gefüllt werden, wenn mode ‘constant’ ist. Standard ist 0.0.
- axestuple von int oder None
Die Achsen, über die der Filter angewendet wird. Wenn sigma oder mode Tupel bereitgestellt werden, muss ihre Länge der Anzahl der Achsen entsprechen.
- Zusätzliche Schlüsselwortargumente werden an gaussian_filter() weitergegeben.
- Rückgabe:
- gaussian_laplacendarray
Gefiltertes Array. Hat die gleiche Form wie input.
Beispiele
>>> from scipy import ndimage, datasets >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> ascent = datasets.ascent()
>>> fig = plt.figure() >>> plt.gray() # show the filtered result in grayscale >>> ax1 = fig.add_subplot(121) # left side >>> ax2 = fig.add_subplot(122) # right side
>>> result = ndimage.gaussian_laplace(ascent, sigma=1) >>> ax1.imshow(result)
>>> result = ndimage.gaussian_laplace(ascent, sigma=3) >>> ax2.imshow(result) >>> plt.show()
