img_to_graph

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

Graph der Pixel-zu-Pixel-Gradientenverbindungen.

Kanten sind mit den Gradientenwerten gewichtet.

Mehr dazu im Benutzerhandbuch.

Parameter:

imgarray-ähnlich der Form (Höhe, Breite) oder (Höhe, Breite, Kanal)

2D- oder 3D-Bild.

maskndarray der Form (Höhe, Breite) oder (Höhe, Breite, Kanal), dtype=bool, Standard=None

Eine optionale Maske des Bildes, um nur einen Teil der Pixel zu berücksichtigen.

return_asnp.ndarray oder eine spärliche Matrixklasse, Standard=sparse.coo_matrix

Die Klasse, die zum Erstellen der zurückgegebenen Adjazenzmatrix verwendet werden soll.

dtypedtype, Standard=None

Die Daten der zurückgegebenen spärlichen Matrix. Standardmäßig ist dies der dtype von img.

Gibt zurück:

graphndarray oder eine spärliche Matrixklasse

Die berechnete Adjazenzmatrix.

Beispiele

>>> 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]])