使用NumPy填充形状/轮廓

我想填充满足某些属性（使用掩码可能）的numpy矩阵的一部分。即，它是一些形状的矩阵表示，例如，正方形是：使用NumPy填充形状/轮廓

square = [0,0,0,0,0; 
     0,1,1,1,0; 
     0,1,0,1,0; 
     0,1,1,1,0]

变为：

s_filled = [0,0,0,0,0; 
     0,1,1,1,0; 
     0,1,1,1,0; 
     0,1,1,1,0]

和圆：

circle = [0,0,0,0,0,0; 
      0,0,1,1,0,0; 
      0,1,0,0,1,0; 
      0,0,1,1,0,0]

和变成：

c_filled = [0,0,0,0,0,0; 
      0,0,1,1,0,0; 
      0,1,1,1,1,0; 
      0,0,1,1,0,0]

这可能与usi只有numpy和没有其他外部库？我想将这个函数/算法应用到300x300形状。

非常感谢！

来源

2017-01-29 Rebecca Ash

为你所做的发布解决方案的工作？ – Divakar

感谢您的回答，但不抱歉。我需要更通用的解决方案。这只会在你需要用1s填充你的内部形状而外部部分全是0时（而不是其他方式）。 –

很简单，np.maximum.accumulate，因为我们可以沿着从左到右的行使用它一次，然后从右到左，并简单地通过减法获得非零的公共区域。这可以很好地用于凸形状。

因此，实现将是 -

def fill_contours(arr): 
    return np.maximum.accumulate(arr,1) & \ 
      np.maximum.accumulate(arr[:,::-1],1)[:,::-1]

这里有将任意形状的样品运行 -

In [176]: arbitrary 
Out[176]: 
array([[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 1, 0, 1, 0, 0, 0], 
     [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 
     [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0], 
     [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0], 
     [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0], 
     [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0], 
     [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]]) 

In [177]: fill_contours(arbitrary) 
Out[177]: 
array([[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0], 
     [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], 
     [0, 1, 1, 1, 1, 0, 0], 
     [0, 1, 1, 1, 1, 0, 0], 
     [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0], 
     [0, 1, 1, 1, 1, 0, 0], 
     [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]])

来源

2017-01-30 01:23:37 Divakar

使用NumPy填充形状/轮廓

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