Multidimensionale Bildverarbeitung (scipy.ndimage)#

Dieses Paket enthält verschiedene Funktionen für die multidimensionale Bildverarbeitung.

Filter#

convolve(input, weights[, output, mode, ...])

Multidimensionale Faltung.

convolve1d(input, weights[, axis, output, ...])

Berechnet eine 1D-Faltung entlang der angegebenen Achse.

correlate(input, weights[, output, mode, ...])

Multidimensionale Korrelation.

correlate1d(input, weights[, axis, output, ...])

Berechnet eine 1D-Korrelation entlang der angegebenen Achse.

gaussian_filter(input, sigma[, order, ...])

Multidimensionaler Gaußscher Filter.

gaussian_filter1d(input, sigma[, axis, ...])

1D Gaußscher Filter.

gaussian_gradient_magnitude(input, sigma[, ...])

Multidimensionale Gradientenmagniude mittels Gaußscher Ableitungen.

gaussian_laplace(input, sigma[, output, ...])

Multidimensionaler Laplace-Filter mittels Gaußscher zweiter Ableitungen.

generic_filter(input, function[, size, ...])

Berechnet einen multidimensionalen Filter unter Verwendung der angegebenen Funktion.

generic_filter1d(input, function, filter_size)

Berechnet einen 1D-Filter entlang der angegebenen Achse.

generic_gradient_magnitude(input, derivative)

Gradientenmagniude unter Verwendung einer bereitgestellten Gradientenfunktion.

generic_laplace(input, derivative2[, ...])

N-D Laplace-Filter unter Verwendung einer bereitgestellten Funktion für die zweite Ableitung.

laplace(input[, output, mode, cval, axes])

N-D Laplace-Filter basierend auf approximierten zweiten Ableitungen.

maximum_filter(input[, size, footprint, ...])

Berechnet einen multidimensionalen Maximum-Filter.

maximum_filter1d(input, size[, axis, ...])

Berechnet einen 1D-Maximum-Filter entlang der angegebenen Achse.

median_filter(input[, size, footprint, ...])

Berechnet einen multidimensionalen Median-Filter.

minimum_filter(input[, size, footprint, ...])

Berechnet einen multidimensionalen Minimum-Filter.

minimum_filter1d(input, size[, axis, ...])

Berechnet einen 1D-Minimum-Filter entlang der angegebenen Achse.

percentile_filter(input, percentile[, size, ...])

Berechnet einen multidimensionalen Perzentil-Filter.

prewitt(input[, axis, output, mode, cval])

Berechnet einen Prewitt-Filter.

rank_filter(input, rank[, size, footprint, ...])

Berechnet einen multidimensionalen Rang-Filter.

sobel(input[, axis, output, mode, cval])

Berechnet einen Sobel-Filter.

uniform_filter(input[, size, output, mode, ...])

Multidimensionaler Uniformfilter.

uniform_filter1d(input, size[, axis, ...])

Berechnet einen 1D-Uniformfilter entlang der angegebenen Achse.

vectorized_filter(input, function, *[, ...])

Filtert ein Array mit einer vektorisierten Python-Funktion als Kernel.

Fourier-Filter#

fourier_ellipsoid(input, size[, n, axis, output])

Multidimensionaler ellipsoid-basierter Fourier-Filter.

fourier_gaussian(input, sigma[, n, axis, output])

Multidimensionaler Gaußscher Fourier-Filter.

fourier_shift(input, shift[, n, axis, output])

Multidimensionaler Fourier-Shift-Filter.

fourier_uniform(input, size[, n, axis, output])

Multidimensionaler Uniform-Fourier-Filter.

Interpolation#

affine_transform(input, matrix[, offset, ...])

Wendet eine affine Transformation an.

geometric_transform(input, mapping[, ...])

Wendet eine beliebige geometrische Transformation an.

map_coordinates(input, coordinates[, ...])

Ordnet das Eingabearray durch Interpolation neuen Koordinaten zu.

rotate(input, angle[, axes, reshape, ...])

Dreht ein Array.

shift(input, shift[, output, order, mode, ...])

Verschiebt ein Array.

spline_filter(input[, order, output, mode])

Mehrdimensionaler Spline-Filter.

spline_filter1d(input[, order, axis, ...])

Berechnet einen 1-D-Spline-Filter entlang der gegebenen Achse.

zoom(input, zoom[, output, order, mode, ...])

Zoomt ein Array.

Messungen#

center_of_mass(input[, labels, index])

Berechnet den Schwerpunkt der Werte eines Arrays bei Labels.

extrema(input[, labels, index])

Berechnet die Minima und Maxima der Werte eines Arrays bei Labels sowie deren Positionen.

find_objects(input[, max_label])

Findet Objekte in einem gelabelten Array.

histogram(input, min, max, bins[, labels, index])

Berechnet das Histogramm der Werte eines Arrays, optional bei Labels.

label(input[, structure, output])

Labelt Merkmale in einem Array.

labeled_comprehension(input, labels, index, ...)

Ungefähr äquivalent zu [func(input[labels == i]) for i in index].

maximum(input[, labels, index])

Berechnet das Maximum der Werte eines Arrays über gelabelten Regionen.

maximum_position(input[, labels, index])

Findet die Positionen der Maxima der Werte eines Arrays bei Labels.

mean(input[, labels, index])

Berechnet den Mittelwert der Werte eines Arrays bei Labels.

median(input[, labels, index])

Berechnet den Median der Werte eines Arrays über gelabelten Regionen.

minimum(input[, labels, index])

Berechnet das Minimum der Werte eines Arrays über gelabelten Regionen.

minimum_position(input[, labels, index])

Findet die Positionen der Minima der Werte eines Arrays bei Labels.

standard_deviation(input[, labels, index])

Berechnet die Standardabweichung der Werte eines N-D-Bildarrays, optional in spezifizierten Unterregionen.

sum_labels(input[, labels, index])

Berechnet die Summe der Werte des Arrays.

value_indices(arr, *[, ignore_value])

Findet die Indizes jedes einzelnen Werts in einem gegebenen Array.

variance(input[, labels, index])

Berechnet die Varianz der Werte eines N-D-Bildarrays, optional in spezifizierten Unterregionen.

watershed_ift(input, markers[, structure, ...])

Wendet die Watershed-Transformation basierend auf Markern unter Verwendung des Image Foresting Transform-Algorithmus an.

Morphologie#

binary_closing(input[, structure, ...])

Multidimensionale binäre Schließung mit dem gegebenen Strukturierungselement.

binary_dilation(input[, structure, ...])

Multidimensionale binäre Dilatation mit dem gegebenen Strukturierungselement.

binary_erosion(input[, structure, ...])

Multidimensionale binäre Erosion mit einem gegebenen Strukturierungselement.

binary_fill_holes(input[, structure, ...])

Füllt Löcher in binären Objekten.

binary_hit_or_miss(input[, structure1, ...])

Multidimensionale binäre Hit-or-Miss-Transformation.

binary_opening(input[, structure, ...])

Multidimensionale binäre Öffnung mit dem gegebenen Strukturierungselement.

binary_propagation(input[, structure, mask, ...])

Multidimensionale binäre Propagation mit dem gegebenen Strukturierungselement.

black_tophat(input[, size, footprint, ...])

Multidimensionaler Black-Top-Hat-Filter.

distance_transform_bf(input[, metric, ...])

Distanztransformationsfunktion nach einem Brute-Force-Algorithmus.

distance_transform_cdt(input[, metric, ...])

Distanztransformation für Kantentypen von Transformationen (Chamfer).

distance_transform_edt(input[, sampling, ...])

Exakte euklidische Distanztransformation.

generate_binary_structure(rank, connectivity)

Generiert eine binäre Struktur für binäre morphologische Operationen.

grey_closing(input[, size, footprint, ...])

Multidimensionale Graustufen-Schließung.

grey_dilation(input[, size, footprint, ...])

Berechnet eine Graustufen-Dilatation unter Verwendung eines Strukturierungselements oder eines Footprints, der einem flachen Strukturierungselement entspricht.

grey_erosion(input[, size, footprint, ...])

Berechnet eine Graustufen-Erosion unter Verwendung eines Strukturierungselements oder eines Footprints, der einem flachen Strukturierungselement entspricht.

grey_opening(input[, size, footprint, ...])

Multidimensionale Graustufen-Öffnung.

iterate_structure(structure, iterations[, ...])

Iteriert eine Struktur, indem sie mit sich selbst dilatiert wird.

morphological_gradient(input[, size, ...])

Multidimensionaler morphologischer Gradient.

morphological_laplace(input[, size, ...])

Multidimensionale morphologische Laplace-Transformation.

white_tophat(input[, size, footprint, ...])

Multidimensionaler White-Top-Hat-Filter.