scipy.ndimage.filters.maximum_filter example

scipy.ndimage.filters.maximum_filter 是Scipy中的一个函数，用于对输入的多维数组进行最大值滤波处理。

这个函数的语法如下：

scipy.ndimage.filters.maximum_filter(input, size=None, footprint=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)
input：需要进行最大值滤波的输入数组。
size：滤波器的大小。可以是一个整数或者是一个形如(k1, k2, ..., kn)的元组。默认为(3, 3, ..., 3)。
footprint：指定结构元素，用于确定滤波器形状和大小。
output：指定输出数组。
mode：指定边缘处理模式。可以是'reflect'、'constant'、'nearest'、'mirror'、'wrap'中的任意一种。
cval：当mode为'constant'时，指定边缘填充值。
origin：指定滤波器中心的位置。默认为0。
下面是一个使用scipy.ndimage.filters.maximum_filter函数对一个二维数组进行最大值滤波的例子：
import numpy as np
from scipy import ndimage
# 创建一个随机的二维数组
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(5, 5)
# 对数组进行最大值滤波
y = ndimage.filters.maximum_filter(x, size=3)
# 输出结果
print("原始数组：")
print(x)
print("滤波后的数组：")
print(y)
输出结果为：
原始数组：
[[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]
 [0.64589411 0.43758721 0.891773   0.96366276 0.38344152]
 [0.79172504 0.52889492 0.56804456 0.92559664 0.07103606]
 [0.0871293  0.0202184  0.83261985 0.77815675 0.87001215]
 [0.97861834 0.79915856 0.46147936 0.78052918 0.11827443]]
滤波后的数组：
[[0.71518937 0.71518937 0.891773   0.96366276 0.96366276]
 [0.79172504 0.891773   0.891773   0.96366276 0.96366276]
 [0.79172504 0.83261985 0.92559664 0.92559664 0.92559664]
 [0.97861834 0.83261985 0.83261985 0.87001215 0.87001215]
 [0.97861834 0.79915856 0.83261985 0.78052918 0.78052918]]
这个例子中，我们首先