grid_to_graph

sklearn.feature_extraction.image.grid_to_graph(n_x, n_y, n_z=1, *, mask=None, return_as=<class 'scipy.sparse._coo.coo_array'>, dtype=<class 'int'>)[исходный код]

Граф связей между пикселями.

Рёбра существуют, если 2 вокселя соединены.

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Параметры:

n_xint

Размерность по оси x.

n_yint

Размерность по оси y.

n_zint, default=1

Размерность по оси z.

maskndarray of shape (n_x, n_y, n_z), dtype=bool, default=None

Необязательная маска изображения, позволяющая учитывать только часть пикселей.

return_asnp.ndarray or a sparse matrix class, default=sparse.coo_array

Класс, используемый для создания возвращаемой матрицы смежности.

dtypedtype, default=int

Тип данных возвращаемой разреженной матрицы. По умолчанию — int.

Возвращает:

graphnp.ndarray or a sparse matrix class

Вычисленная матрица смежности.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.feature_extraction.image import grid_to_graph
>>> shape_img = (4, 4, 1)
>>> mask = np.zeros(shape=shape_img, dtype=bool)
>>> mask[[1, 2], [1, 2], :] = True
>>> graph = grid_to_graph(*shape_img, mask=mask)
>>> print(graph)
<COOrdinate sparse matrix of dtype 'int64'
  with 2 stored elements and shape (2, 2)>
  Coords    Values
  (0, 0)    1
  (1, 1)    1