如何将分层列表排序为dicts的树/嘧啶模型?

时间:2014-09-15 19:26:39

标签: python qt opencv recursion hierarchy

我正在尝试生成一个dicts层次结构,用于在Qt中创建树模型。

数据位于列表中,每个条目都是 [Next Sibling,Previous Sibling,First_Child,Parent] ,列表中元素的索引是由下面描述的轮廓的名称/索引层次结构条目。

例如,如果我要输入第4.RETR_TREE here部分的层次结构

hierarchy = 
    array([[[ 7, -1,  1, -1],
            [-1, -1,  2,  0],
            [-1, -1,  3,  1],
            [-1, -1,  4,  2],
            [-1, -1,  5,  3],
            [ 6, -1, -1,  4],
            [-1,  5, -1,  4],
            [ 8,  0, -1, -1],
            [-1,  7, -1, -1]]])

我想得到这个输出:

{0:{1:{2:{3:{4:{5:{},6:{}}}}}},
7:{},
8:{}}

我希望这样做在Qt中构建树模型,这样我就可以很容易地看到哪些轮廓包含哪些轮廓。如果您对如何将层次结构数据转换为Qt树模型有了更好的了解,那也是值得赞赏的。

提前致谢!

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

与@uselpa类似,我提出的解决方案不会对具有相同父节点的节点进行排序,因为Python字典没有固定的顺序:

import numpy as np
H = np.array(
    [[ 7, -1,  1, -1],
     [-1, -1,  2,  0],
     [-1, -1,  3,  1],
     [-1, -1,  4,  2],
     [-1, -1,  5,  3],
     [ 6, -1, -1,  4],
     [-1,  5, -1,  4],
     [ 8,  0, -1, -1],
     [-1,  7, -1, -1]])

def T(i):
    children = [(h, j) for j, h in enumerate(H) if h[3] == i]
    children.sort(key = lambda h: h[0][1])
    return {c[1]: T(c[1]) for c in children}

print T(-1)

输出:

{0: {1: {2: {3: {4: {5: {}, 6: {}}}}}}, 8: {}, 7: {}}

因此,您可以跳过对子项进行排序,最后得到以下紧凑代码:

T = lambda i: {j: T(j) for j, h in enumerate(H) if h[3] == i}
print T(-1)

答案 1 :(得分:0)

我不熟悉Qt,numpy或opencv,所以我可能在这里遗漏了一些东西,但我还是试试看。

以下算法按要求创建字典:

def make_hdict(hier):
    def recur(parent):
        res = {}
        for i,n in enumerate(hier):
            if n[3] == parent:
                res[i] = recur(i)
        return res
    return recur(-1)

测试:

hierarchy = [[ 7, -1,  1, -1], #0
             [-1, -1,  2,  0], #1
             [-1, -1,  3,  1], #2
             [-1, -1,  4,  2], #3
             [-1, -1,  5,  3], #4
             [ 6, -1, -1,  4], #5
             [-1,  5, -1,  4], #6
             [ 8,  0, -1, -1], #7
             [-1,  7, -1, -1]] #8    
print(make_hdict(hierarchy))
=> {0: {1: {2: {3: {4: {5: {}, 6: {}}}}}}, 8: {}, 7: {}}

如您所见,此时我只使用最后一个字段(" Parent")。 特别是,

  1. 我没有使用"下一个兄弟"和以前的兄弟姐妹"因为字典是无序的
  2. 我没有使用"第一个孩子"因为它是多余的信息。
  3. 这就是你想要的吗?