img_to_graph#

sklearn.feature_extraction.image.img_to_graph(img, *, mask=None, return_as=<class 'scipy.sparse._coo.coo_matrix'>, dtype=None)[源]#

像素到像素梯度连接的图。

边用梯度值加权。

在用户指南中阅读更多信息。

参数:

imgarray-like of shape (height, width) or (height, width, channel): 2D 或 3D 图像。
maskndarray of shape (height, width) or (height, width, channel), dtype=bool, default=None: 图像的可选掩码，仅考虑部分像素。
return_asnp.ndarray or a sparse matrix class, default=sparse.coo_matrix: 用于构建返回的邻接矩阵的类。
dtypedtype, default=None: 返回稀疏矩阵的数据类型。默认为 img 的数据类型。

返回:

graphndarray or a sparse matrix class: 计算出的邻接矩阵。

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.feature_extraction.image import img_to_graph
>>> img = np.array([[0, 0], [0, 1]])
>>> img_to_graph(img, return_as=np.ndarray)
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 1],
       [0, 1, 1, 1]])

img_to_graph#

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