Question

我有一个二进制（0-1）3D numpy数组，我打算将其用于遮罩3D图像。此刻的面具位于圆柱体区域。面的两个中心是两个任意点，并且轴不平行于x，y或z。我该如何用纯的numpy解决方案填充圆柱体？

Answer 1

鉴于圆柱为凸形，可以遍历除1维之外的所有维，并将问题简化为1D。在那里（在1D模式下），编写一种有效的方法来填补空白很容易，因为本质上所有需要的就是找到边界的位置（可以用numpy.where()完成），然后从中填充所有内容。最小和最大坐标。

这是针对N维问题在pymrt.geometry.fill_convex()中实现的（pypi版本中尚不可用，需要从Bitbucket存储库中获取）。免责声明，我是它的主要作者。

简而言之，（简化的）代码（适用于3D）如下所示：

def fill_convex(arr):
    for i in range(arr.shape[1]):
        for j in range(arr.shape[2]):
            mask = slice(None), slice(i, i + 1), slice(j, j + 1)
            line = arr[mask]
            k = np.where(line > 0)[0]
            if len(k):
                start, stop = np.min(k), np.max(k)
                line[start:stop] = 1
    return arr

要在实际的混凝土（但是是2D而非圆柱形/椭圆形）示例中看到此效果，

import numpy as np
import pymrt as mrt
import pymrt.geometry

# generate a convex border (although it is not elliptical)
points = ((1, 1), (0, 6), (5, 4), (4, 2))
line_points = tuple(x for x in mrt.geometry.bresenham_lines(points, True))
arr = mrt.geometry.render_at((8, 8), line_points)
print(arr.astype(int))
# [[0 0 0 0 1 1 1 0]
#  [0 1 1 1 0 0 1 0]
#  [0 1 0 0 0 1 0 0]
#  [0 0 1 0 0 1 0 0]
#  [0 0 1 0 1 0 0 0]
#  [0 0 0 1 1 0 0 0]
#  [0 0 0 0 0 0 0 0]
#  [0 0 0 0 0 0 0 0]]

# fill everything inside the convex shape
arr = mrt.geometry.fill_convex(arr)
print(arr.astype(int)
# [[0 0 0 0 1 1 1 0]
#  [0 1 1 1 1 1 1 0]
#  [0 1 1 1 1 1 0 0]
#  [0 0 1 1 1 1 0 0]
#  [0 0 1 1 1 0 0 0]
#  [0 0 0 1 1 0 0 0]
#  [0 0 0 0 0 0 0 0]
#  [0 0 0 0 0 0 0 0]]

Answer 2

如果已标记了表面单元，并且没有其他信息，则逐层扫描阵列以获取第一个标记单元（如果已知，则获取一些表面单元）。

标记A [z，y，x]表面单元后，在最后一个维度（x）1d数组中填充线，直到遇到新的标记单元为止。

然后在同一顶层（相同的z，靠近y和x）中找到相邻标记的单元格，并重复填充线，直到整个部分（椭圆形或切割的椭圆形）被填充，然后继续下一个z层

修改
也许我使问题复杂化了，FloodFill算法是简单的解决方案。

填充的3D numpy蒙版

2 个答案: