ee.Image.reduceNeighborhood

यह फ़ंक्शन, दिए गए कर्नल के हिसाब से, हर पिक्सल के आस-पास के पिक्सल पर दिए गए रिड्यूसर को लागू करता है. अगर रिड्यूसर में एक ही इनपुट है, तो इसे कलेक्शन के हर बैंड पर अलग-अलग लागू किया जाएगा. अगर रिड्यूसर में एक से ज़्यादा इनपुट हैं, तो यह ज़रूरी है कि इनपुट इमेज में मौजूद बैंड की संख्या और रिड्यूसर में मौजूद इनपुट की संख्या एक जैसी हो.

रिड्यूसर के आउटपुट के नाम से, आउटपुट बैंड के नाम तय होते हैं: एक से ज़्यादा इनपुट वाले रिड्यूसर, आउटपुट के नामों का सीधे तौर पर इस्तेमाल करेंगे.वहीं, एक इनपुट वाले रिड्यूसर, आउटपुट के नाम से पहले इनपुट बैंड का नाम जोड़ेंगे. उदाहरण के लिए, '10_mean', '20_mean').

वज़न वाले इनपुट के साथ काम करने वाले रिड्यूसर के लिए, इनपुट का वज़न इनपुट मास्क, कर्नल वैल्यू या इन दोनों में से छोटी वैल्यू के आधार पर तय किया जा सकता है.

इस्तेमाल	रिटर्न
Image.reduceNeighborhood(reducer, kernel, inputWeight, skipMasked, optimization)	इमेज

आर्ग्यूमेंट	टाइप	विवरण
यह: image	इमेज	इनपुट इमेज.
reducer	रेड्यूसर	आस-पास के पिक्सल पर लागू किया जाने वाला रिड्यूसर.
kernel	कर्नेल	आस-पास के इलाके को तय करने वाला कर्नल.
inputWeight	स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट: "kernel"	'मास्क', 'कर्नल' या 'मिन' में से कोई एक.
skipMasked	बूलियन, डिफ़ॉल्ट: true	अगर इनपुट पिक्सल को मास्क किया गया है, तो आउटपुट पिक्सल को मास्क करें.
optimization	स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट: null	ऑप्टिमाइज़ेशन की रणनीति. इसके विकल्प 'boxcar' और 'window' हैं. 'बॉक्सकार' तरीके से, गिनती, योग या औसत का हिसाब तेज़ी से लगाया जा सकता है. इसके लिए, एक जैसे कर्नेल, सिंगल-इनपुट रिड्यूसर, और MASK, KERNEL या नो वेटिंग में से किसी एक की ज़रूरत होती है. 'विंडो' तरीके में रनिंग विंडो का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें 'बॉक्सकार' तरीके की तरह ही ज़रूरी शर्तें होती हैं. हालांकि, इसमें किसी भी सिंगल इनपुट रिड्यूसर का इस्तेमाल किया जा सकता है. दोनों तरीकों के लिए, काफ़ी ज़्यादा मेमोरी की ज़रूरत होती है.