ee.Image.reduceNeighborhood

Stosuje podany reduktor do sąsiedztwa wokół każdego piksela, zgodnie z podanym jądrem. Jeśli funkcja redukująca ma jedno wejście, zostanie zastosowana osobno do każdego pasma kolekcji. W przeciwnym razie musi mieć tyle wejść, ile pasm ma obraz wejściowy.

Nazwy danych wyjściowych funkcji redukującej określają nazwy pasm wyjściowych: funkcje redukujące z wieloma danymi wejściowymi będą używać nazw wyjściowych bezpośrednio, a funkcje redukujące z jednymi danymi wejściowymi będą dodawać do nazwy wyjściowej prefiks w postaci nazwy pasma wejściowego (np. '10_mean', '20_mean').

Reduktory z ważonymi danymi wejściowymi mogą mieć wagę danych wejściowych opartą na masce wejściowej, wartości jądra lub mniejszej z tych dwóch wartości.

Wykorzystanie	Zwroty
Image.reduceNeighborhood(reducer, kernel, inputWeight, skipMasked, optimization)	Obraz

Argument	Typ	Szczegóły
to: image	Obraz	Obraz wejściowy.
reducer	Ograniczenie	Reduktor, który ma być stosowany do pikseli w sąsiedztwie.
kernel	Jądro	Jądro definiujące sąsiedztwo.
inputWeight	Ciąg znaków, domyślnie: „kernel”	Jedna z wartości „mask”, „kernel” lub „min”.
skipMasked	Wartość logiczna, domyślnie: true	Maskuj piksele wyjściowe, jeśli odpowiadający im piksel wejściowy jest zamaskowany.
optimization	Ciąg tekstowy, domyślnie: null	Strategia optymalizacji. Dostępne opcje to „boxcar” i „window”. Metoda „boxcar” to szybki sposób obliczania liczby, sumy lub średniej. Wymaga jednorodnego jądra, reduktora z 1 wejściem i maski, jądra lub braku ważenia. Metoda „okna” wykorzystuje okno ruchome i ma takie same wymagania jak metoda „boxcar”, ale może używać dowolnego pojedynczego reduktora danych wejściowych. Obie metody wymagają znacznej ilości dodatkowej pamięci.