Numpy：將二維索引數組轉換爲一維數組用於相交計算

我有一種情況，我需要在python中執行兩個二進制圖像數組的交集。理想情況下，我很快就做到了這一點。Numpy：將二維索引數組轉換爲一維數組用於相交計算

numpy的具有intersect1d功能，將做的工作，如果我可以把我的座標轉換成單一稀土元素。

現在（因爲我知道我的照片的尺寸），我使用乘法，求和，交點將所有內容轉換爲整數格式，然後使用類似的方法進行解包。

def npimg_intersection(A,B): 
    Aargwhere = np.argwhere(A==0) 
    Bargwhere = np.argwhere(B==0) 

    Aargwhere[:,0] = Aargwhere[:,0]*1000 
    Aargwhere = np.sum(Aargwhere,axis=1) 

    Bargwhere[:,0] = Bargwhere[:,0]*1000 
    Bargwhere = np.sum(Bargwhere,axis=1) 

    Iargwhere0 = np.intersect1d(Aargwhere,Bargwhere) 

    Iargwhere = np.zeros(shape=(Iargwhere0.shape[0],2),dtype=Iargwhere0.dtype) 
    Iargwhere[:,0] = Iargwhere0[:]/1000 
    Iargwhere[:,1] = Iargwhere0[:]%1000 


    I = np.zeros(shape = A.shape,dtype=A.dtype) 
    I[:,:] = 255 
    I[Iargwhere[:,0],Iargwhere[:,1]] = 0 
    return I

它的工作原理。相當快。

但是，使用numpy來做到這一點的正確方法是什麼（少黑客行爲）？

來源

2016-11-28 bordeo

兩種方法可以建議 -

255*(~((A==0) & (B==0))).astype(A.dtype) 
255*(((A!=0) | (B!=0))).astype(A.dtype)

來源

2016-11-28 07:12:40 Divakar

Numpy：將二維索引數組轉換爲一維數組用於相交計算

回答

相關問題