snow_partitioning_n
#
Similar to snow_partitioning
except that it works on an image containing an arbitrary number of phases
Import packages#
[1]:
import numpy as np
import porespy as ps
import scipy.ndimage as spim
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage
ps.visualization.set_mpl_style()
np.random.seed(0)
im
#
Generate a test 3 phase image by overlaying two 2 phase images. This works with 3D images as well.
[2]:
im1 = ps.generators.blobs(shape=[200, 200], porosity=0.5, blobiness=0.75)
im2 = ps.generators.blobs(shape=[200, 200], porosity=0.5, blobiness=0.5)
im = im1.astype(int) + im2.astype(int)
plt.figure(figsize=[6, 6])
plt.axis(False)
plt.imshow(im);
Apply snow_partitioning_n
filter#
The Results
of the filter includes several images
[3]:
snow = ps.filters.snow_partitioning_n(im)
print(snow)
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
Item Description
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
im Image of size (200, 200)
dt Image of size (200, 200)
phase_max_label [65, 102]
regions Image of size (200, 200)
peaks Image of size (200, 200)
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
[4]:
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=[12, 12])
ax[0].imshow(snow.dt/im/~snow.peaks, origin='lower', interpolation='none')
ax[0].axis(False)
ax[1].imshow(snow.regions/im, origin='lower', interpolation='none')
ax[1].axis(False);