scipy.ndimage.gaussian_filter [reference]
usage.py
from scipy.ndimage import gaussian_filter
blur_array = gaussian_filter(input, sigma)
v1.5.4時点で引数はこんな感じ．
| 引数 | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
| input | array形式ならOK． | 必須 |
| sigma | ガウス分布の標準偏差，ぼかし具合．軸ごとに設定可能． (例) 3Dなら sigma=[3,6,9]
|
必須 |
| order | 微分階数，1以上ならフィルタをorder次微分．軸ごとに設定可能． | 0 |
| output | 出力のデータ形式． | 入力と同じ |
| mode | フィルタを端で適用するときの挙動，後述． (種類) ‘reflect’ ``‘constant’``‘nearest’ ``‘mirror’``‘wrap’
|
‘reflect’ |
| cval | 入力配列外の値．mode=‘constant’のとき適用． | 0.0 |
| truncate | フィルタの適用範囲．フィルタ半径=int(sigma*truncate+0.5) | 4.0 |
※ カラー画像(HEGHT, WIDTH, 3)を入力すると，3番目の軸(カラーチャネル方向)でも平滑化されるので sigma=[n,n,0] とする必要がある．画像形式ならcv2やskimageが楽．逆にscipyは何次元のテンソルでも適用可能なのがメリット(?)
sigmaについて
・スカラー値だと全部の軸で同じ$\sigma$．
・シーケンス(要素数=入力次元)だと各軸ごとに$\sigma$指定
結果例
| カラー画像 色も平滑化 |
カラー画像 | グレースケール画像 | X方向のみ平滑化 | Y方向のみ平滑化 |
|---|---|---|---|---|
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 |
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modeについて
・エッジ(配列の端)より外の値をどう処理するか．
・デフォルトは‘reflect’
・入力シーケンスをabcdとしたときの挙動を表に記載．
| mode= | 説明 | 配列外 左 | 入力配列 | 配列外 右 |
|---|---|---|---|---|
| ‘reflect’ | エッジを軸に反射．(エッジも反射) | d c b a | a b c d | d c b a |
| ‘constant’ | 定数cval，デフォルトは0 |
k k k k | a b c d | k k k k |
| ‘nearest’ | 最も近いエッジの値． | a a a a | a b c d | d d d d |
| ‘mirror’ | エッジを軸に反射．(エッジは反射しない) | d c b | a b c d | c b a |
| ‘wrap’ | 反対側のエッジに回り込む | a b c d | a b c d | a b c d |
truncateについて
・平滑化を行う範囲
・デフォルトは4
・コードを確認すると，おそらくフィルタ半径=int(sigma*truncate+0.5) [code]
結果例
truncateは4以上だとほとんど変わらないので，特にイジる必要はなさそう．
