scipy.ndimage.shift参数及功能
时间: 2024-05-13 08:14:24 浏览: 15
scipy.ndimage.shift函数用于对图像进行平移操作,其参数及功能如下:
```
scipy.ndimage.shift(input, shift, output=None, order=3, mode='constant', cval=0.0, prefilter=True)
```
- input: 输入图像;
- shift: 平移的距离,可以是一个标量,也可以是一个长度等于图像维度的向量,表示在每个维度上的平移距离;
- output: 输出图像,可以是与输入图像相同的数组或 None;
- order: 插值的次数,取值范围为 0~5,其中 0 表示最近邻插值,1 表示双线性插值,3 表示双立方插值等;
- mode: 插值时图像边界的处理方式,取值范围为 {‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’},其中 ‘reflect’ 表示对称反射,‘constant’ 表示边界填充为常数值,‘nearest’ 表示最近邻插值,‘mirror’ 表示镜像反射,‘wrap’ 表示环绕;
- cval: 当 mode 为 ‘constant’ 时,表示边界填充的常数值;
- prefilter: 是否进行预滤波,如果为 True,则对图像进行高斯滤波以避免伪影,如果为 False,则不进行预滤波。
该函数返回平移后的图像。
相关问题
scipy.ndimage.shift
scipy.ndimage.shift 是一个函数,用于对输入的 N 维数组进行平移操作。它可以在任意维度上对数组进行平移,并可以指定平移的距离。平移时,函数会根据指定的模式来处理数组的边界。该函数的用法如下:
```python
scipy.ndimage.shift(input, shift, output=None, order=3, mode='constant', cval=0.0, prefilter=True)
```
其中,参数的含义如下:
- `input`:需要平移的 N 维数组。
- `shift`:平移的距离,可以是一个浮点数或一个包含 N 个浮点数的序列。如果是一个浮点数,则表示在各个维度上平移的距离相同;如果是一个序列,则表示在各个维度上平移的距离不同。
- `output`:平移后的结果数组。如果为 None,则会创建一个新的数组来存储平移后的结果。
- `order`:插值的阶数。取值范围为 0-5,默认为 3。
- `mode`:边界处理方式。可以取以下值之一:
- 'constant':用指定的常数填充边界。常数由 `cval` 参数指定,默认为 0。
- 'nearest':用最近邻像素填充边界。
- 'reflect':用对称的方式填充边界。
- 'wrap':用环绕的方式填充边界。
- `cval`:当 `mode='constant'` 时,用于填充边界的常数值。默认为 0。
- `prefilter`:是否在插值之前对输入数组进行预过滤。默认为 True。
该函数的返回值为平移后的数组。
scipy.ndimage.convolve默认参数
scipy.ndimage.convolve函数的默认参数如下:
```python
scipy.ndimage.convolve(input, weights, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)
```
其中:
- `input`: 输入数组,可以是任意维度的数组。
- `weights`: 卷积核,也是一个数组,可以是任意维度的数组。
- `output`: 输出数组,用于存储卷积之后的结果。如果为None,则创建一个新的数组来存储结果。
- `mode`: 卷积的边界模式,默认为'reflect',表示反射模式。其他可选值包括'constant'、'nearest'、'mirror'和'wrap'。
- `cval`: 当边界模式为'constant'时,用于填充边界的常数值。默认为0.0。
- `origin`: 卷积核的原点位置,默认为0,表示卷积核的中心位置。
这些默认参数可以通过指定不同的值来进行修改。
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