ee.Kernel.laplacian8

একটি 3x3 Laplacian-8 প্রান্ত-সনাক্তকরণ কার্নেল তৈরি করে।

ব্যবহার রিটার্নস
ee.Kernel.laplacian8( magnitude , normalize ) কার্নেল
যুক্তি টাইপ বিস্তারিত
magnitude ফ্লোট, ডিফল্ট: 1 এই পরিমাণ দ্বারা প্রতিটি মান স্কেল.
normalize বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা কার্নেলের মানগুলিকে 1 এ যোগ করার জন্য স্বাভাবিক করুন।

উদাহরণ

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

print('A Laplacian-8 kernel', ee.Kernel.laplacian8());

/**
 * Output weights matrix
 *
 * [1,  1, 1]
 * [1, -8, 1]
 * [1,  1, 1]
 */

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

from pprint import pprint

print('A Laplacian-8 kernel:')
pprint(ee.Kernel.laplacian8().getInfo())

#  Output weights matrix

#  [1,  1, 1]
#  [1, -8, 1]
#  [1,  1, 1]
,একটি 3x3 Laplacian-8 প্রান্ত-সনাক্তকরণ কার্নেল তৈরি করে।

ব্যবহার রিটার্নস
ee.Kernel.laplacian8( magnitude , normalize ) কার্নেল
যুক্তি টাইপ বিস্তারিত
magnitude ফ্লোট, ডিফল্ট: 1 এই পরিমাণ দ্বারা প্রতিটি মান স্কেল.
normalize বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা কার্নেলের মানগুলিকে 1 এ যোগ করার জন্য স্বাভাবিক করুন।

উদাহরণ

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

print('A Laplacian-8 kernel', ee.Kernel.laplacian8());

/**
 * Output weights matrix
 *
 * [1,  1, 1]
 * [1, -8, 1]
 * [1,  1, 1]
 */

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

from pprint import pprint

print('A Laplacian-8 kernel:')
pprint(ee.Kernel.laplacian8().getInfo())

#  Output weights matrix

#  [1,  1, 1]
#  [1, -8, 1]
#  [1,  1, 1]