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Scipy ndimage 和 Scikit 图像中的形态学算子不同。我想，边界条件以不同的方式处理：

import numpy as np
from scipy import ndimage
from skimage import morphology

scp = ndimage.binary_erosion(np.ones((10,10),dtype="uint8"),).astype("uint8")
sci = morphology.binary_erosion(np.ones((10,10),dtype="uint8"),morphology.disk(1))

scp 结果如预期，但 sci 没有：

>>>> scp
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
   [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
   [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
   [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
   [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
   [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
   [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
   [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
   [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
   [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)

>>>> sci
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]], dtype=uint8)

如何在 scikit-image 形态学算子中设置边界条件？

此致

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好的，这与“border_value”参数无关。我在 skimage/morphology/binary.py 中找到：

import numpy as np
from scipy import ndimage

def binary_erosion(image, selem, out=None):
    conv = ndimage.convolve(image > 0, selem, output=out,
                            mode='constant', cval=1) <---Here!
    if conv is not None:
        out = conv
    return np.equal(out, np.sum(selem), out=out)

来自 Scipy 参考指南：

scipy.ndimage.filters.convolve（输入，权重，输出=无，模式='反射'，cval=0.0，原点=0）：

mode : {'reflect','constant','nearest','mirror', 'wrap'}，可选 mode 参数确定如何处理数组边框。对于“恒定”模式，超出边界的值设置为 cval。默认为“反射”。cval：标量，可选值，如果模式为“常量”，则填充输入的过去边缘。默认值为 0.0 <-----这里！

谜团已揭开！

于 2014-07-25T16:43:10.577 回答