img_to_graph

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

Граф связей градиентов между пикселями.

Рёбра имеют веса, равные значениям градиента.

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Параметры:

imgмассивоподобный объект формы (height, width) или (height, width, channel)

2D- или 3D-изображение.

maskndarray формы (height, width) или (height, width, channel), dtype=bool, по умолчанию=None

Необязательная маска изображения, позволяющая учитывать только часть пикселей.

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

Класс, используемый для создания возвращаемой матрицы смежности.

dtypedtype, по умолчанию=None

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

Возвращает:

graphndarray 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]])