一個numpy的陣列

內創建緩衝區我有一個二進制圖像，如下所示：一個numpy的陣列

data = np.array([[0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0]])

對於具有1秒的值的像素，我想使兩個像素與在每一個四個方向包圍值的1的緩衝區。預期結果如下：

result=np.array([[1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1], 
       [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1], 
       [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1], 
       [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1], 
       [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1], 
       [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1], 
       [1, 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1]])

我該怎麼辦？

來源

2015-03-13 Borys

它是隻有一個和零的數組，還是有其他值？ – 2015-03-13 08:39:30

是的，它只是1s和0s – Borys 2015-03-13 09:41:24

如果你只有輸入和輸出陣列上的1和0可以用一個二維卷積，這是簡單的工作做。

from scipy.signal import convolve2d 

data = np.array([[0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0]]) 

# the kernel doesn't need to be ones, it just needs to be positive and 
# non-zero. 
kernel = np.ones((5, 5)) 

result = np.int64(convolve2d(data, kernel, mode='same') > 0)

它給你你想要的輸出。你需要定義你想在邊緣發生什麼 - 在這個版本中，輸出數組的大小與輸入數組的大小相同。

如果你有一個稀疏的數組，你可以做得更快。

如果你有比你的數組中的1和0的其他值，將需要更多的思考。

來源

2015-03-13 08:46:04

爲什麼你需要「一個積極的和非零的內核」？我看不到任何理由，文檔也沒有提到這個（http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.convolve2d.html）。 – EOL 2015-03-13 08:51:54

你不需要'convolve2d'，但是你需要爲方法工作（特別是'> 0'）。 – 2015-03-13 09:13:57

@HenryGomersall感謝您的回答。你能解釋一下爲什麼你使用了（5,5）的內核。 – Borys 2015-03-13 09:53:51

您也可以使用morphological dilation運營商（其擴張的ones在這種情況下）做到這一點。

from skimage.morphology import square, dilation 
data = np.array([[0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0], 
       [0, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0]]) 
result = dilation(data, square(5))

注意square(5)相當於np.ones((5,5))在這種情況下。膨脹運算器通過擴大True或1像素的作用，使用作爲第二參數傳遞的元素（在這種情況下，以每個像素爲中心的5x5平方）。

來源

2015-04-08 15:27:53

一個numpy的陣列

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