ee.Kernel.fixed

커널을 만듭니다.

사용반환 값
ee.Kernel.fixed(width, height, weights, x, y, normalize)커널
인수유형세부정보
width정수, 기본값: -1커널의 너비(픽셀)입니다.
height정수, 기본값: -1커널의 높이(픽셀)입니다.
weights목록커널의 가중치로 사용할 [높이] x [너비] 값의 2D 목록입니다.
x정수, 기본값: -1초점의 위치입니다(왼쪽에서 오프셋으로 표시).
y정수, 기본값: -1초점의 위치입니다(상단에서 오프셋).
normalize불리언, 기본값: false커널 값을 합계 1로 정규화합니다.

코드 편집기 (JavaScript)

// Kernel weights.
var weights = [[4, 3, 2, 1, 2, 3, 4],
               [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4],
               [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]];

print('A fixed kernel', ee.Kernel.fixed({weights: weights}));

/**
 * Output weights matrix
 *
 * [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
 * [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
 * [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
 */

Python 설정

Python API 및 geemap를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은 Python 환경 페이지를 참고하세요.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

from pprint import pprint

weights = [[4, 3, 2, 1, 2, 3, 4],
           [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4],
           [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]]

print('A fixed kernel:')
pprint(ee.Kernel.fixed(**{'weights': weights}).getInfo())

#  Output weights matrix

#  [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
#  [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
#  [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]