用python中的反射填充有效地填充蒙版数组值

Question

我有一个正方形矩阵（图像），在一个区域中带有蒙版值。遮罩对应于（总是）靠近边界的区域中的缺失值。我想创建一个新图像，其中将遮罩的值替换为存在实际图像值的值的反射填充。如何在python中这样做？

在下面的示例中，我想用存在数据的中间面板的反射图像替换（左侧面板）黄色区域。结果应该类似于右面板图像（此处的填充不适合我想要的反射填充，因为我只是使用过幼稚的食谱right_image = np.where(temp.mask,middle_image[::-1,::-1],middle_image)）

编辑：我尝试逐行横切图像，并使用numpy反射填充，以及下面的代码，但这不起作用：

# Row Reflect 
# Here out_image is the original image, where -2 is no data value
xx = []
for i in range(6000): # Number of rows
    temp1 = np.ma.array(out_image[0,i,:],mask= out_image[0,i,:]==-2) # Create mask per row, -2 is the masked value
    edges = ma.flatnotmasked_edges(temp1) # Find edges
    #if edges is not None:
    xx += [np.expand_dims(np.pad(temp1.data[edges[0]:edges[1]],((edges[0],temp1.shape[0]-edges[1])),mode='reflect'),0)]
out = np.concatenate(xx)
#out = out.reshape(2000,2000)

结果不正确。

Answer 1

如果我理解正确，您想向遮罩区域添加反射（旋转180°）。您可以使用scipy.ndimage.rotate（docs）并添加两个图像。

这样的事情有用吗？：

from scipy.ndimage import rotate
# sample mask for a 768 * 1024 image
line = lambda x: 400 - 200 * x/800   
mask = np.indices(im.shape[:2])
mask = line(mask[0])<mask[1]

plt.imshow(im*mask[:,:,None])
plt.show()

im2=rotate(im, 180) 
plt.imshow(im*mask[:,:,None] + im2*~mask[:,:,None])
plt.show()