Scipy nimage median_filter 来源

Question

我有一个二进制数组，比方说，a = np.random.binomial(n=1, p=1/2, size=(9, 9))。我使用 3 x 3 内核对它执行中值过滤，比如 b = nd.median_filter(a, 3)。我希望这应该根据像素及其八个邻居执行中值滤波。但是，我不确定内核的位置。 documentation 表示，

origin : scalar, optional.

The origin parameter controls the placement of the filter. Default 0.0.

如果默认值为零，则应该将当前像素和 3 x 3 网格置于右侧和底部，不是吗？默认不应该是 footprint 的中心吗？在我们的 3 x 3 示例中，哪个对应于 (1, 1) 而不是 (0, 0)？

谢谢。

Answer 1

origin 说它只接受标量，但对我来说它也接受类似数组的输入，scipy.ndimage.filters.convolve 函数也是如此。通过 0 确实是足迹的中心。 Origin 的值是相对于中心的。对于 3x3 封装，您可以指定值 -1.0 到 1.0。这里有些例子。请注意，在未指定原点的示例中，过滤器按预期居中。

import numpy as np
import scipy.ndimage

a= np.zeros((5, 5))
a[1:4, 1:4] = np.arange(3*3).reshape((3, 3))

default_out = scipy.ndimage.median_filter(a, size=(3, 3))
shift_pos_x = scipy.ndimage.median_filter(a, size=(3, 3), origin=(0, 1))
shift_neg_x = scipy.ndimage.median_filter(a, size=(3, 3), origin=(0, -1))

print(a)
print(default_out)
print(shift_pos_x)
print(shift_neg_x)

输出：

输入数组：

[[ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  2.  0.]
 [ 0.  3.  4.  5.  0.]
 [ 0.  6.  7.  8.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

居中输出：

[[ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  4.  2.  0.]
 [ 0.  0.  4.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

右移输出：

[[ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  4.  2.]
 [ 0.  0.  0.  4.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

移至左侧输出：

[[ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 1.  4.  2.  0.  0.]
 [ 0.  4.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

Scipy nimage median_filter 来源

Scipy ndimage median_filter origin

python

numpy

scipy

median

ndimage