Python教程

python 使用scikit 求图像局部熵

本文主要是介绍python 使用scikit 求图像局部熵，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

entropy
求局部熵，熵是使用基为2的对数运算出来的。该函数将局部区域的灰度值分布进行二进制编码，返回编码的最小值。
函数格式：

entropy(image, selem）

selem表示结构化元素，用于设定滤波器。

from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.lena())
dst =sfr.entropy(img, disk(5)) #半径为5的圆形滤波器
plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)

在这里插入图片描述

这篇关于python 使用scikit 求图像局部熵的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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