scipy.signal.

spline_filter#

scipy.signal.spline_filter(Iin, lmbda=5.0)[Quelle]#

Glättende Spline (kubische) Filterung eines Arrays vom Rang 2.

Filtert einen Eingabedatensatz, Iin, mit einem (kubischen) glättenden Spline mit dem Abfallfaktor lmbda.

Parameter:

Iinarray_like: Eingabedatensatz
lmbdafloat, optional: Wert des Spline-Glättungsabfalls, Standard ist 5.0.

Rückgabe:

resndarray: Gefilterter Eingabedatensatz

Beispiele

Wir können ein mehrdimensionales Signal (z. B. ein 2D-Bild) mit einem kubischen B-Spline-Filter filtern

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal import spline_filter
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> orig_img = np.eye(20)  # create an image
>>> orig_img[10, :] = 1.0
>>> sp_filter = spline_filter(orig_img, lmbda=0.1)
>>> f, ax = plt.subplots(1, 2, sharex=True)
>>> for ind, data in enumerate([[orig_img, "original image"],
...                             [sp_filter, "spline filter"]]):
...     ax[ind].imshow(data[0], cmap='gray_r')
...     ax[ind].set_title(data[1])
>>> plt.tight_layout()
>>> plt.show()

../../_images/scipy-signal-spline_filter-1.png