Question

我正在使用numpy是Python。我将图像加载到numpy二维数组中：

[
  [...], # row0
  [...], # row1
  [...], # row2
  ...
]

我需要得到所有像素的所有索引位置，其中任何一个（只有下列之一）北，南，东或西相邻像素具有一定的值。在我的情况下，如果4个相邻像素中的任何一个是0。

Answer 1

如果a是原始数组，请定义一堆切片：

from scipy import *

a = ones((12,22))
a[5,10] = a[5,12] = 0

a_ = a[1:-1, 1:-1]
aE = a[1:-1, 0:-2]
aW = a[1:-1,   2:]
aN = a[0:-2, 1:-1]
aS = a[  2:, 1:-1]

a4 = dstack([aE,aW,aN,aS])
num_adjacent_zeros = sum(a4 == 0, axis=2)
print num_adjacent_zeros

ys,xs = where(num_adjacent_zeros == 1)
# account for offset of a_
xs += 1 
ys += 1

print '\n hits:'
for col,row in zip(xs,ys):
  print (col,row)

获取较小a_的原因是我不知道你想对边缘情况做什么，例如北像素可能不存在。

我构建了一个相邻零的计数数组，并使用它来获得恰好与零相邻的位置。输出：

[[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

 hits:
(10, 4)
(12, 4)
(9, 5)
(13, 5)
(10, 6)
(12, 6)

Answer 2

执行此操作的最简单方法可能是使用以下内容定位所有零：

import numpy as np
# a is the image array
z_indices = np.where(a == 0)

然后只计算零的像素的相邻索引（所有组合为+ 1，-1为零索引）。如果某个点与两个不同的零像素相邻，则必须删除重复项。

Numpy - 通过测试相邻索引获取索引位置

2 个答案: