Question

是否有一个功能与binary_dilation相反？我正在寻找从0和1的数组中删除“岛”。也就是说，如果2D数组中的值1至少没有1个相邻的邻居也为1，则其值将被设置为0（而不是像binary_dilation中那样将其邻居的值设置为1。）。例如：

test = np.zeros((5,5))
test[1,1] = test[1,2] = test[3,3] = test[4,3] = test[0,3] = test[3,1] = 1

test
array([[0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.]])

我正在寻找的函数将返回：

array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.]])

请注意，位置[0,3]和[3,1]中的值从1更改为0，因为它们没有相邻的邻居且其值等于1（对角线不计为邻居）。

Answer 1

您可以使用单元格创建一个遮罩以进行检查，并使用test进行2d卷积，以识别与它们相邻的1个单元格。卷积和test的逻辑和应该产生所需的输出。

首先定义您的面具。由于您只想查找上下左右的邻接关系，因此您需要：

mask = np.ones((3, 3))
mask[1,1] = mask[0, 0] = mask[0, 2] = mask[2, 0] = mask[2, 2] = 0
print(mask)
#array([[0., 1., 0.],
#       [1., 0., 1.],
#       [0., 1., 0.]])

如果要包括对角线元素，只需更新mask以在角落添加1。

现在将test与mask进行二维卷积。这会将两个矩阵的值相乘并相加。使用此掩码，将具有返回每个单元格所有相邻值之和的作用。

from scipy.signal import convolve2d
print(convolve2d(test, mask, mode='same'))
#array([[0., 1., 2., 0., 1.],
#       [1., 1., 1., 2., 0.],
#       [0., 2., 1., 1., 0.],
#       [1., 0., 2., 1., 1.],
#       [0., 1., 1., 1., 1.]])

您必须指定mode='same'，以便结果与第一个输入（test）的大小相同。请注意，卷积输出中要从test中删除的两个像元是0。

最后使用此输出和and进行元素明智的test操作，以找到所需的单元格：

res = np.logical_and(convolve2d(test, mask, mode='same'), test).astype(int)
print(res)
#array([[0, 0, 0, 0, 0],
#       [0, 1, 1, 0, 0],
#       [0, 0, 0, 0, 0],
#       [0, 0, 0, 1, 0],
#       [0, 0, 0, 1, 0]])

更新

对于最后一步，您也可以只clip将0和1之间的卷积中的值进行元素明智的乘法。

res = convolve2d(test, mask, mode='same').clip(0, 1)*test
#array([[0., 0., 0., 0., 0.],
#       [0., 1., 1., 0., 0.],
#       [0., 0., 0., 0., 0.],
#       [0., 0., 0., 1., 0.],
#       [0., 0., 0., 1., 0.]])

与binary_dilation相反

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