Question

我的二进制图像如下：

data = np.array([[1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1]])

对于具有0s值的像素，我想仅向南方向延伸2个像素。预期结果将是：

result = np.array([[1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1],
                  [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1],
                  [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1],
                  [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1],
                  [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1],
                  [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1],
                  [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1]])

我该怎么做？

我在下面看到了相关的问题和答案：

Create buffer zone within a Numpy array

result = np.int64(convolve2d(data, np.ones((5, 5)), mode='same') > 0)

但是，我想只朝一个方向卷入

Answer 1

使用scipy.ndimage.binary_erosion()：

from scipy import ndimage

data = np.array([[1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 1],
                 [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0],
                 [0, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1],
                 [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1],
                 [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1]])

kernel = [[1], [1], [1], [0], [0]]
ndimage.binary_erosion(data, kernel, border_value=1).astype(np.uint8)

NumPy仅在一个方向上进行

1 个答案: