img_to_graph

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

Граф связей между пикселями на основе градиента.

Рёбра взвешены значениями градиента.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Параметры:

imgмассив размером (высота, ширина) или (высота, ширина, канал)

Изображение 2D или 3D.

maskмассив размером (высота, ширина) или (высота, ширина, канал), тип данных=bool, по умолчанию=None

Необязательная маска изображения, для учёта только части пикселей.

return_asnp.ndarray или класс разреженной матрицы, по умолчанию=sparse.coo_matrix

Класс для построения возвращаемой матрицы смежности.

dtypeтип данных, по умолчанию=None

Тип данных возвращаемой разреженной матрицы. По умолчанию — тип данных img.

Возвращаемое значение:

graphnp.ndarray или класс разреженной матрицы

Вычисленная матрица смежности.

Примеры

>>> 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]])