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Module « scipy.signal »

Fonction spline_filter - module scipy.signal

Signature de la fonction spline_filter

def spline_filter(Iin, lmbda=5.0) 

Description

help(scipy.signal.spline_filter)

Smoothing spline (cubic) filtering of a rank-2 array.

Filter an input data set, `Iin`, using a (cubic) smoothing spline of
fall-off `lmbda`.

Parameters
----------
Iin : array_like
    input data set
lmbda : float, optional
    spline smoothing fall-off value, default is `5.0`.

Returns
-------
res : ndarray
    filtered input data

Examples
--------
We can filter an multi dimensional signal (ex: 2D image) using cubic
B-spline filter:

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal import spline_filter
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> orig_img = np.eye(20)  # create an image
>>> orig_img[10, :] = 1.0
>>> sp_filter = spline_filter(orig_img, lmbda=0.1)
>>> f, ax = plt.subplots(1, 2, sharex=True)
>>> for ind, data in enumerate([[orig_img, "original image"],
...                             [sp_filter, "spline filter"]]):
...     ax[ind].imshow(data[0], cmap='gray_r')
...     ax[ind].set_title(data[1])
>>> plt.tight_layout()
>>> plt.show()

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