Python SciPy – función ndimage.spline_filter1d()

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:

# 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:

# 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: