Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Mise en oeuvre d'IHM
avec Qt et PySide6 Voir le programme détaillé

Module « scipy.ndimage »

Fonction watershed_ift - module scipy.ndimage

Signature de la fonction watershed_ift

def watershed_ift(input, markers, structure=None, output=None) 

Description

help(scipy.ndimage.watershed_ift)

Apply watershed from markers using image foresting transform algorithm.

Parameters
----------
input : array_like
    Input.
markers : array_like
    Markers are points within each watershed that form the beginning
    of the process. Negative markers are considered background markers
    which are processed after the other markers.
structure : structure element, optional
    A structuring element defining the connectivity of the object can be
    provided. If None, an element is generated with a squared
    connectivity equal to one.
output : ndarray, optional
    An output array can optionally be provided. The same shape as input.

Returns
-------
watershed_ift : ndarray
    Output.  Same shape as `input`.

References
----------
.. [1] A.X. Falcao, J. Stolfi and R. de Alencar Lotufo, "The image
       foresting transform: theory, algorithms, and applications",
       Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 26, pp. 19-29, 2004.

Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Calcul scientifique
avec Python Voir le programme détaillé