Este método se usa para calcular un filtro spline 1-D a lo largo del eje dado. Estos son filtrados por un filtro spline.
Sintaxis: scipy.ndimage.spline_filter1d(entrada, orden=3, eje=-1, salida=<clase ‘numpy.float64’>)
Parámetros
input: array_like – La array de entrada
order: int: el orden de la spline, el valor predeterminado es 3.
eje: int, – El eje a lo largo del cual se aplica el filtro spline. El valor predeterminado es el último eje.
salida: ndarray: la array en la que colocar la salida, o el tipo de array devuelta. El valor predeterminado es numpy.float64.
Ejemplo 1:
Python3
# importing spline filter with one dimension. from scipy.ndimage import spline_filter1d # importing matplot library for visualization import matplotlib.pyplot as plt # importing munpy module import numpy as np # creating an image geek_image = np.eye(80) # returns an image array format geek_image[40, :] = 1.0 print(geek_image)
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
# importing spline filter with one dimension. from scipy.ndimage import spline_filter1d # importing matplot library for visualization import matplotlib.pyplot as plt # importing munpy module import numpy as np # creating an image geek_image = np.eye(80) geek_image[40, :] = 1.0 # in axis=0 axis_0 = spline_filter1d(geek_image, axis=0) # in axis=1 axis_1 = spline_filter1d(geek_image, axis=1) f, ax = plt.subplots(1, 3, sharex=True) for ind, data in enumerate([[geek_image, "geek_image original"], [axis_0, "spline filter in axis 0"], [axis_1, "spline filter in axis 1"]]): ax[ind].imshow(data[0], cmap='gray_r') # giving title ax[ind].set_title(data[1]) # orientation layout of our image plt.tight_layout() # to show image plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por sravankumar8128 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA