إشعار: يجب
إثبات أهلية جميع المشاريع غير التجارية المسجّلة لاستخدام Earth Engine قبل
15 أبريل 2025 من أجل الحفاظ على إمكانية الوصول إلى Earth Engine.
ee.Kernel.gaussian
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تنشئ هذه الدالة نواة غاوسية من عيّنة غاوسية مستمرة.
| الاستخدام | المرتجعات |
|---|
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude) | Kernel |
| الوسيطة | النوع | التفاصيل |
|---|
radius | عدد عائم | نصف قطر النواة المطلوب إنشاؤها. |
sigma | عدد عائم، القيمة التلقائية: 1 | الانحراف المعياري لدالة Gaussian (الوحدات نفسها المستخدمة في نصف القطر) |
units | سلسلة، القيمة التلقائية: "بكسل" | نظام القياس الخاص بالنواة (بالبكسل أو المتر) إذا تم تحديد النواة بالمتر، سيتم تغيير حجمها عند تغيير مستوى التكبير/التصغير. |
normalize | قيمة منطقية، القيمة التلقائية: true | يجب تسوية قيم النواة ليكون مجموعها 1. |
magnitude | عدد عائم، القيمة التلقائية: 1 | اضرب كل قيمة في هذا المبلغ. |
أمثلة
محرّر الرموز البرمجية (JavaScript)
print('A Gaussian kernel', ee.Kernel.gaussian({radius: 3}));
/**
* Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
*
* [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
* [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
* [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]
* [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
* [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
*/
إعداد Python
راجِع صفحة
بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام
geemap للتطوير التفاعلي.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
from pprint import pprint
print('A Gaussian kernel:')
pprint(ee.Kernel.gaussian(**{'radius': 3}).getInfo())
# Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
# [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
# [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
# [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]
# [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
# [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-29 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-29 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eee.Kernel.gaussian\u003c/code\u003e function generates a Gaussian kernel, which is essentially a matrix of weights used for image processing, derived from a continuous Gaussian distribution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize the kernel by defining its radius, standard deviation (\u003ccode\u003esigma\u003c/code\u003e), units (pixels or meters), normalization, and magnitude (scaling factor).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBy default, the kernel is normalized, meaning the sum of its values equals 1, and has a magnitude of 1, applying no scaling to the pixel values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe generated Gaussian kernel can be applied to imagery to perform various operations such as blurring or smoothing, as demonstrated in the example code snippets.\u003c/p\u003e\n"]]],["The core function is to generate a Gaussian kernel using `ee.Kernel.gaussian()`. This function requires a `radius` and accepts optional parameters like `sigma` (standard deviation), `units` ('pixels' or 'meters'), `normalize` (kernel value normalization), and `magnitude` (scaling factor). The output is a kernel object. Example code demonstrates how to create and print a Gaussian kernel in JavaScript and Python, including the resulting weights matrix.\n"],null,["# ee.Kernel.gaussian\n\nGenerates a Gaussian kernel from a sampled continuous Gaussian.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|-------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `ee.Kernel.gaussian(radius, `*sigma* `, `*units* `, `*normalize* `, `*magnitude*`)` | Kernel |\n\n| Argument | Type | Details |\n|-------------|---------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `radius` | Float | The radius of the kernel to generate. |\n| `sigma` | Float, default: 1 | Standard deviation of the Gaussian function (same units as radius). |\n| `units` | String, default: \"pixels\" | The system of measurement for the kernel ('pixels' or 'meters'). If the kernel is specified in meters, it will resize when the zoom-level is changed. |\n| `normalize` | Boolean, default: true | Normalize the kernel values to sum to 1. |\n| `magnitude` | Float, default: 1 | Scale each value by this amount. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nprint('A Gaussian kernel', ee.Kernel.gaussian({radius: 3}));\n\n/**\n * Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)\n *\n * [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]\n * [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]\n * [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]\n * [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]\n * [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]\n */\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\nfrom pprint import pprint\n\nprint('A Gaussian kernel:')\npprint(ee.Kernel.gaussian(**{'radius': 3}).getInfo())\n\n# Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)\n\n# [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]\n# [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]\n# [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]\n# [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]\n# [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]\n```"]]
