“如何反映”究竟是什么？ scipys ndimage过滤器的模式工作？

问题描述

我无法准确理解反射模式如何处理我的数组。我有这个非常简单的数组：

I'm failing to understand exactly how the reflect mode handles my arrays. I have this very simple array:

import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import uniform_filter
from scipy.ndimage.filters import median_filter

vector = np.array([[1.0,1.0,1.0,1.0,1.0],[2.0,2.0,2.0,2.0,2.0],[4.0,4.0,4.0,4.0,4.0],[5.0,5.0,5.0,5.0,5.0]])

print(vector)

[[1. 1. 1. 1. 1.]
[2. 2. 2. 2. 2.]
[4。 4. 4. 4. 4.]
[5. 5. 5. 5. 5。]]

[[ 1. 1. 1. 1. 1.] [ 2. 2. 2. 2. 2.] [ 4. 4. 4. 4. 4.] [ 5. 5. 5. 5. 5.]]

应用均匀（均值）滤波器窗口大小为3我得到以下内容：

Applying a uniform (mean) filter with a window size of 3 I get the following:

filtered = uniform_filter(vector, 3, mode='reflect')

print(filtered)

[[1.33333333 1.33333333 1.33333333 1.33333333 1.33333333]
[2.33333333 2.33333333 2.33333333 2.33333333 2.33333333]
[3.66666667 3.66666667 3.66666667 3.66666667 3.66666667]
[4.66666667 4.66666667 4.66666667 4.66666667 4.66666667]]

[[ 1.33333333 1.33333333 1.33333333 1.33333333 1.33333333] [ 2.33333333 2.33333333 2.33333333 2.33333333 2.33333333] [ 3.66666667 3.66666667 3.66666667 3.66666667 3.66666667] [ 4.66666667 4.66666667 4.66666667 4.66666667 4.66666667]]

如果我尝试手工复制练习，我可以得到这个结果。原始矩阵为绿色，窗口为橙色，结果为黄色。白色是反映的观察结果。

If I try to replicate the exercise by hand I can get to this result. Original matrix in green, window in orange and result in yellow. White are "reflected" observations.

结果是：

但是当我尝试4或5的窗口大小时，我无法复制结果。

But when I try a window size of 4 or 5 I fail to be able to replicate the results.

filtered = uniform_filter(vector, 4, mode='reflect')

print(filtered)

[[1.5 1.5 1.5 1.5 1.5]
[2. 2. 2. 2 .2。
[3. 3. 3. 3. 3.]
[4. 4. 4. 4. 4.]]

[[ 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5] [ 2. 2. 2. 2. 2. ] [ 3. 3. 3. 3. 3. ] [ 4. 4. 4. 4. 4. ]]

手工完成：

我得到：

如果窗口大小均匀，窗口如何处理？但无论如何，如果我试图复制大小为5的窗口的结果，模式反映我也不能。即使我认为行为类似于大小3的行为。

How is the window handled if its size is even? But anyway, If I try to replicate the results of a window of size 5 and mode reflect I cant either. Even though I would think the behavior is analogous to that of size 3.

推荐答案

假设一个轴上的数据是 1 2 3 4 5 6 7 8 。下表显示了如何为每种模式扩展数据（假设 cval = 0 ）：

Suppose the data in one axis is 1 2 3 4 5 6 7 8. The following table shows how the data is extended for each mode (assuming cval=0):

    mode       |   Ext   |         Input          |   Ext
    -----------+---------+------------------------+---------
    'mirror'   | 4  3  2 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 7  6  5
    'reflect'  | 3  2  1 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 8  7  6
    'nearest'  | 1  1  1 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 8  8  8
    'constant' | 0  0  0 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 0  0  0
    'wrap'     | 6  7  8 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 1  2  3

对于均匀的窗口大小 n ，考虑大小 n + 1 的窗口，然后不包括下边缘和右边缘。 （可以使用 origin 参数更改窗口的位置。）

For an even window size n, consider the window of size n+1, and then don't include the lower and right edges. (The position of the window can be changed by using the origin argument.)

这篇关于“如何反映”究竟是什么？ scipys ndimage过滤器的模式工作？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！