Question

我有一个3D图像扫描（形状：335x306x306，总元素：31368060），我想用相同大小的3D布尔掩码来掩盖它，以返回相同的蒙版图像尺寸。

当我简单地用掩码索引数组时：

masked_image = image_pix[mask]

我得到一个图像像素值的一维数组，其中掩码= 1按标准行主（C风格）顺序排序（如here所述）。由于屏蔽，它只有6953600个元素。

那么，如果我没有索引，如何将这个1D阵列重新塑造成3D阵列呢？我意识到我可以使用掩码本身的索引来迭代地使用掩码值填充3D数组，但我希望有一个更优雅（和计算效率）的解决方案，它不依赖于循环。 / p>

Answer 1

使用np.ma.MaskedArray：

marr = np.ma.array(image_pix, mask=mask)

＆＃34;正常＆＃34;使用[mask]建立索引会删除所有屏蔽值，因此没有可以再次将其重新整形为3D的标点（因为它丢失了项目），因此无法实现。

然而MaskedArray保持其形状：

>>> import numpy as np

>>> arr = np.random.randint(0, 10, 16).reshape(4, 4)

>>> marr = np.ma.array(arr, mask=arr>6)

>>> marr.shape
(4, 4)

>>> marr
masked_array(data =
 [[3 -- 0 1]
 [4 -- 6 --]
 [2 -- 6 0]
 [4 5 0 0]],
             mask =
 [[False  True False False]
 [False  True False  True]
 [False  True False False]
 [False False False False]],
       fill_value = 999999)

Answer 2

我只是想了一会儿，并意识到我可以通过逻辑索引来实现这一目标。

masked_image = image_pix # define the masked image as the full image
masked_image[mask==0] = 0 # define the pixels where mask == 0 as 0

这很容易......

Python：使用3D bool索引3D数组并返回相同大小的3D数组...优雅

2 个答案: