Создание затухающего ореола вокруг скопления на изображении с помощью Python ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь изменить значения, окружающие кластеры на изображении, чтобы соседние пиксели уменьшались до нуля после экспоненциального затухания. Мне нужно найти способ контролировать скорость затухания с помощью параметра. Я также хочу сохранить исходные ненулевые значения в изображении.
Я создал пример, в котором я использовал свертку (со средним ядром) для создания ореола затухающих значений. К сожалению, это не дает того, что я действительно хочу, поскольку значения затухают слишком быстро, а ненулевые значения не сохраняются.
Я также попробовал использовать ядро ​​Гаусса и варьировать значение сигмы, чтобы контролировать разброс , проблема в том, что он слишком сильно уменьшает значение вблизи кластеров. Может быть, поможет использование специального фильтра?
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage import convolve

matrix = np.zeros((100, 100))

# Create clusters of values
matrix[45:55, 40:50] = 0.5
for i, value in enumerate(np.linspace(0.5, 0.2, 20)):
matrix[70:90, 20 + i] = value # Decreasing along the columns

# Create an average kernel (15x15 window)
size = 3
kernel = np.ones((size, size)) / (
size * size
) # Normalize the kernel to get the average

# Apply the average filter
filtered_matrix = convolve(matrix, kernel, mode="nearest")

# Combine the original values with the filtered (halo) values
result = np.where(matrix > 0, matrix, filtered_matrix)

# Plot the original, filtered, and combined matrices
fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6))

# Original matrix
im1 = ax[0].imshow(matrix, cmap="viridis")
ax[0].set_title("Original Matrix")
plt.colorbar(im1, ax=ax[0], label="Increment [m]", fraction=0.046, pad=0.04)

# Filtered matrix (after applying the average kernel)
im2 = ax[1].imshow(filtered_matrix, cmap="viridis")
ax[1].set_title("Filtered Matrix with Average Kernel")
plt.colorbar(im2, ax=ax[1], label="Increment [m]", fraction=0.046, pad=0.04)

# Final result with original values preserved and haloes included
im3 = ax[2].imshow(result, cmap="viridis")
ax[2].set_title("Result with Haloes Included")
plt.colorbar(im3, ax=ax[2], label="Increment [m]", fraction=0.046, pad=0.04)

plt.tight_layout()
plt.show()


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... ith-python