scipy.ndimage.

watershed_ift#

scipy.ndimage.watershed_ift(input, markers, structure=None, output=None)[Quellcode]#

Wendet Watershed von Markern unter Verwendung des Image Foresting Transform Algorithmus an.

Parameter:
inputarray_like

Eingabe.

markersarray_like

Marker sind Punkte innerhalb jedes Watersheds, die den Anfang des Prozesses bilden. Negative Marker gelten als Hintergrundmarker, die nach den anderen Markern verarbeitet werden.

structureStrukturelement, optional

Ein Strukturelement, das die Konnektivität des Objekts definiert, kann bereitgestellt werden. Wenn None, wird ein Element mit quadratischer Konnektivität von eins generiert.

outputndarray, optional

Ein Ausgabearray kann optional bereitgestellt werden. Gleiche Form wie input.

Rückgabe:
watershed_iftndarray

Ausgabe. Gleiche Form wie input.

Referenzen

[1]

A.X. Falcao, J. Stolfi und R. de Alencar Lotufo, „The image foresting transform: theory, algorithms, and applications“, Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 26, pp. 19-29, 2004.