如何獲取矩陣中每個標籤的第一個和最後一個外觀（在列主要排序下）的座標？對應標籤和座標點
標籤矩陣的實施例（其中，標籤是1到4）：
L = [
1 1 1 1 0 0 0 0
0 0 0 0 2 2 0 0
0 0 0 0 0 0 2 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 3 0 0
0 0 0 0 0 0 3 3
0 0 0 4 0 0 0 0
4 4 4 0 0 0 0 0
];
對於上面的例子L，我想獲得像座標的矩陣：
M = [
1 1 1
1 4 1
2 5 2
3 7 2
5 6 3
6 8 3
8 1 4
7 4 4 ];
在哪裏M的列包含水平座標，並且包含垂直座標，和3 rd列包含標籤。每個標籤應該有2行。
隨着循環你可以做這樣的：
M=zeros(2*max(L(:)),3);
for k=1:max(L(:))
[r,c]=find(L==k);
s=sortrows([r c],2);
M(k*2-1:k*2,:)=[s(1,:) k; s(end,:) k];
end
M =
1 1 1
1 4 1
2 5 2
3 7 2
5 6 3
6 8 3
8 1 4
7 4 4
可能在某種程度上與regionprops選項，你可以不用循環...
我完全同意你的建議，但我不明白爲什麼對於某些點矩陣出現在我[255 255標籤]，標籤是好的，但爲什麼255爲x和y？ ：-o –
沒關係，我找到了原因！我不是一個雙重矩陣，而是一個uint8 ^^。感謝您的幫助:-) –
如果你正在尋找一個解決方案矢量，你可以這樣做：
nTags = max(L(:));
whois = bsxfun(@eq,L,reshape(1:nTags,1,1,[]));
% whois = L == reshape(1:nTags,1,1,[]); % >=R2016b syntax.
[X,Y,Z] = ind2sub(size(whois), find(whois));
tmp = find(diff([0; Z; nTags+1])); tmp = reshape([tmp(1:end-1) tmp(2:end)-1].',[],1);
M = [X(tmp), Y(tmp), repelem(1:nTags,2).'];
或者極端變量重用：
nTags = max(L(:));
Z = bsxfun(@eq,L,reshape(1:nTags,1,1,[]));
[X,Y,Z] = ind2sub(size(Z), find(Z));
Z = find(diff([0; Z; nTags+1]));
Z = reshape([Z(1:end-1) Z(2:end)-1].',[],1);
M = [X(Z), Y(Z), repelem(1:nTags,2).'];
這裏是我的基準測試代碼：
function varargout = b42973322(isGPU,nLabels,lMat)
if nargin < 3
lMat = 1000;
end
if nargin < 2
nLabels = 20; % if nLabels > intmax('uint8'), Change the type of L to some other uint.
end
if nargin < 1
isGPU = false;
end
%% Create L:
if isGPU
L = sort(gpuArray.randi(nLabels,lMat,lMat,'uint8'),2);
else
L = sort(randi(nLabels,lMat,lMat,'uint8'),2);
end
%% Equality test:
M{3} = DeviL2(L);
M{2} = DeviL1(L);
M{1} = Adiel(L);
assert(isequal(M{1},M{2},M{3}));
%% Timing:
% t(3) = timeit(@()DeviL2(L)); % This is always slower, so it's irrelevant.
t(2) = timeit(@()DeviL1(L));
t(1) = timeit(@()Adiel(L));
%% Output/Print
if nargout == 0
disp(t);
else
varargout{1} = t;
end
end
function M = Adiel(L)
M=[];
for k=1:max(L(:))
[r,c]=find(L==k);
s=sortrows([r c],2);
M=[M;s(1,:) k; s(end,:) k];
end
end
function M = DeviL1(L)
nTags = max(L(:));
whois = L == reshape(1:nTags,1,1,[]); % >=R2016b syntax.
[X,Y,Z] = ind2sub(size(whois), find(whois));
tmp = find(diff([0; Z; nTags+1])); tmp = reshape([tmp(1:end-1) tmp(2:end)-1].',[],1);
M = [X(tmp), Y(tmp), repelem(1:nTags,2).'];
end
function M = DeviL2(L)
nTags = max(L(:));
Z = L == reshape(1:nTags,1,1,[]);
[X,Y,Z] = ind2sub(size(Z), find(Z));
Z = find(diff([0; Z; nTags+1]));
Z = reshape([Z(1:end-1) Z(2:end)-1].',[],1);
M = [X(Z), Y(Z), repelem(1:nTags,2).'];
end
+1爲創造力！但除了複雜的閱讀代碼之外，我不確定速度會更快......有時'bsxfun'會以這種方式變得糟糕。 – Adiel
哇哦，我完全沒有用這種寫法，但謝謝你，它會讓我明白矢量化--D。謝謝！ –
謝謝你們！ @Adiel謹慎地用一個基準（使用更大的數據集......）來支持這些聲明？ :) –
我剛剛和accumarray嘗試一下：
R = size(L, 1);
[rowIndex, colIndex, values] = find(L); % Find nonzero values
index = (colIndex-1).*R+rowIndex; % Create a linear index
labels = unique(values); % Find unique values
nLabels = numel(labels);
minmax = zeros(2, nLabels);
minmax(1, :) = accumarray(values, index, [nLabels 1], @min); % Collect minima
minmax(2, :) = accumarray(values, index, [nLabels 1], @max); % Collect maxima
temp = ceil(minmax(:)/R);
M = [minmax(:)-R.*(temp-1) temp repelem(labels, 2, 1)]; % Convert index to subscripts
M =
1 1 1
1 4 1
2 5 2
3 7 2
5 6 3
6 8 3
8 1 4
7 4 4
這就是我得到了定時Dev-iL's script和Adiel's newest code（注該號碼由於Adiel的代碼如何使用uint8值作爲索引），因此標籤不能超過127：
| Adiel | Dev-iL | gnovice
-----------------------+---------+---------+---------
20 labels, 1000x1000 | 0.0753 | 0.0991 | 0.0889
20 labels, 10000x10000 | 12.0010 | 10.2207 | 8.7034
120 labels, 1000x1000 | 0.1924 | 0.3439 | 0.1387
所以，標籤和（相對）尺寸較小的中等數量，Adiel的循環解決方案看起來像它最好的，我的解決方案之間他和開發金正日的撒謊。對於更大尺寸或更大數量的標籤，我的解決方案開始佔據領先地位。
幹得好！矢量化FTW :) –
「M」的第一行不應該是「1 1 1」嗎？ –
是的你對！，我編輯 –
另外，您正在使用哪個版本的MATLAB？ –