如何設置知道其座標原點的體積點的原點？

3D點由函數定義，接近3D密度高斯http://bit.ly/1KjfTYN。五個參數是必要的：「亮度」，傳播和三個參數x0, y0, z0定義斑點的來源。 x，y和z屬於區間[-50; 50]。如何設置知道其座標原點的體積點的原點？

該函數生成一個包含定義點的密度值的3D numpy數組。這種陣列的形狀是（200,200,200）。

投影在飛機上的三維點看起來像是左邊的圖像。右邊的圖像示出了斑點從3D點中發現的中心：

enter image description here

由於參數應用X0，Y0，Z0是已知的，例如：

-6.27467613177 
-14.0836144387 
-15.7856389635

它應該是可能用x0，y0，z0作爲參數寫一個函數，產生一個等於0的三維numpy數組，在體素值應該等於1的地方的原點除外。以下函數應該設置原點知道座標原點的3D點：

def make_spot_origin_3d(x0,y0,z0): 
    '''generate a volume V(x0,y0,z0)=1 and equal to 0 elsewhere. 
     DOESN'T WORK !! 
    ''' 
    # Create x and y indices 
    x = np.linspace(-50, 50, 200) 
    y = np.linspace(-50, 50, 200) 
    z = np.linspace(-50, 50, 200) 

    X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z,) 
    presence = 0*(X <> x0)*(Y <> y0)*(Z <> z0) 
    presence = 1*(X == x0)*(Y == y0)*(Z == z0) 


    return presence

這不起作用。

所以，我試圖通過提取點的原點的座標，從點標記原點：

def find_coordinates_spot_origin(volume_array): 
    loc_density_max = np.where(volume_array == volume_array.max()) 
    origin = np.uint16(np.mean(loc_density_max, axis=1)) 
    return origin

那麼它可以設定一個卷，其中1個值（S）標記的原點

def find_spot_centre(volume_array): 
    coord = find_coordinates_spot_origin(volume_array) 
    origin_3d = np.zeros(volume_array.shape) 
    origin_3d[coord[0],coord[1], coord[2]]=1 
    return np.uint16(origin_3d)

但它很乏味。例如從現場提取的點的原點的座標，也就是從一個3D numpy的陣列，分別是：

(array([71]), array([87]), array([68]))

所以，我要找採取浮動，X0，Y0的元組的功能， z0併產生一個三維數組，其中一個體素在點的原點等於1，並在任何地方填充零。

來源

2015-07-21 Jean-Pat

我無法理解這個問題。以下是我不明白的一些事情，這可能有助於改善問題：什麼是現貨？這是一組3d點嗎？是x0，y0和z0數組嗎？花車？整型？他們是體素的座標嗎？它們如何與'volume_array'相關？你能添加一個你希望生成的輸入和輸出的例子嗎？ – YXD

我希望問題得到改善 –

創建零數組最容易，然後找到單點的索引並將該點設置爲1。要找到（x，y，z）指數，您可以使用searchsorted或自己做數學。

import numpy as np 

def make_spot_origin_3d(x0,y0,z0): 
    d = np.linspace(-50, 50, 200) 
    r = np.zeros(d.shape*3) 

    ix = np.searchsorted(d, (x0, y0, z0)) 
    r[tuple(ix)] = 1 

    return r 

r = make_spot_origin_3d(45.7, -7.1, 2.9)

爲了驗證這一點：

print np.unravel_index(np.argmax(r), r.shape) 
# (191, 86, 106) # seems reasonable

您也可以直接計算指數。在這裏，你可以更換，讓ix在功能與線：

mn, mx, span = -50., 50., 200. 
ix = ((np.array([x0, y0, z0])-mn)*span/(mx-mn)).astype(np.int) 

print ix 
# [191 85 105] # similar to above.. but a bit different due to rounding/indexing issues which I don't want to think through right now..

這裏我假設相同的值（即，-50，50，200）用於descritize每個軸只是爲了讓這短暫的並且簡單，但對於不同的值，只需明確寫出每個軸。

來源

2015-07-22 02:42:06 tom10

如何設置知道其座標原點的體積點的原點？

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