在具有nan值的numpy数组上应用高斯滤波，然后绘制图像

Question

我有一个numpy二维数组（图像），其值>> 0.0但是有一些索引值为'nan'。当我尝试绘制这个图时，它看起来像下面的图像。图像阵列中的0变为黑色，而nan变为白色。

现在我想在这个数组上应用高斯平滑，这样当我尝试绘制平滑数组时平滑后，前一个数组的nan值只显示为白色。

Answer 1

当对图像进行高斯滤波时，靠近nan像素的任何像素也将变为nan，因为其新值是卷积所覆盖的所有相邻像素的加权和内核。

因此，使用例如scipy.ndimage.filters.gaussian_filter()平滑此特定图像会将很多零值转换为nan s，您将丢失大量信息。

为了平滑这个（显然是二进制的）数据，我会用其他值替换nan s，当然保持与非nan像素的对比度。例如，将零变为1，将nan变为零，然后应用过滤器。