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如何在二維numpy陣列中查找行?

2022-06-23 04:07:20 軟體工程

我有一個2D numpy 陣列,我想找到水平線和垂直線的邊界點

gray_img = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
                     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 255, 255, 255, 255],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 255, 255, 255, 255],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 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]])

desired_outcome = [ [[1,1],[10,1]],
                    [[1,2],[10,2]],
                    [[1,3],[2,3]], ...]

這是我要查找的行

如何在二維 numpy 陣列中查找行? 如何在二維 numpy 陣列中查找行?

稍后,我想洗掉較小的線以僅保留那些距離超過 2 點的線。

uj5u.com熱心網友回復:

垂直線:

m = np.diff(gray_img, 1, 0) # get discrete difference along the 0-axis
m = np.argwhere(m != 0)     # get indices where value is not zero 
m = m[np.lexsort(m.T)]      # sort indices first 1-column then 0-column
m[::2,0]  = 1               #

輸出:

[[ 1  1]
 [10  1]
 [ 1  2]
 [10  2]
 [ 1  3]
 [ 2  3]
 [ 1  4]
 [ 2  4]
 [ 1  5]
 [ 2  5]
 [ 6  5]
 [ 7  5]
 [ 1  6]
 [ 2  6]
 [ 6  6]
 [ 7  6]
 [ 1  7]
 [ 2  7]
 [ 6  7]
 [ 7  7]
 [ 6  8]
 [ 7  8]]

水平線:

m = np.diff(gray_img, 1, 1, append=np.zeros((gray_img.shape[0], 1)))
m = np.argwhere(m != 0)
m[::2,1]  = 1

輸出:

[[ 1  1]
 [ 1  7]
 [ 2  1]
 [ 2  7]
 [ 3  1]
 [ 3  2]
 [ 4  1]
 [ 4  2]
 [ 5  1]
 [ 5  2]
 [ 6  1]
 [ 6  2]
 [ 6  5]
 [ 6  8]
 [ 7  1]
 [ 7  2]
 [ 7  5]
 [ 7  8]
 [ 8  1]
 [ 8  2]
 [ 9  1]
 [ 9  2]
 [10  1]
 [10  2]]

uj5u.com熱心網友回復:

這是基于前綴和的水平線演算法:

# Do a prefix sum to get the lengths of each line.
gray_cumsum = np.cumsum(gray_img / 255, axis=1)
gray_cumsum[:, 1:] = gray_cumsum[:, 1:] * (gray_cumsum[:, 1:] != gray_cumsum[:, :-1])
# Reindex all the points so each line starts at 1.
start_num = gray_cumsum.copy()
a = start_num[:,1:-1] != 0
b = start_num[:,:-2] == 0
c = start_num[:,2:] != 0
start_num[:,1:-1] = start_num[:,1:-1] * np.logical_and(np.logical_and(a, b), c)
start_num[:, -1] = 0
start_num = np.maximum.accumulate(start_num, axis=1)
gray_cumsum = np.maximum(gray_cumsum - start_num, 0)
# Detect only the ends of each line.
gray_cumsum[:,:-1] = gray_cumsum[:,:-1] * (gray_cumsum[:,1:] == 0)
# Get the starting and endings points of each line.
end_points = np.stack(gray_cumsum.nonzero(), axis=-1)
lengths = gray_cumsum[gray_cumsum.nonzero()]
start_points = end_points.copy()
start_points[:, 1] = start_points[:, 1] - lengths
print(start_points)
print(end_points)

只需更改索引即可獲得垂直線。您可以使用長度陣列來過濾掉您想要的行。

uj5u.com熱心網友回復:

編輯:收集水平線和垂直線,我還減少了我在初稿中使用的一些多余的比較:掃描時有一個方向,因此只需要更新右/下端坐標,而左/上是??恒定的,等于開始掃描當前線段。還有一些多余的代碼可以壓縮。

EDIT2:添加了問題中串列的最終格式。

它首先查找并列出水平線,如果在您的示例輸出中必須首先出現垂直線,那么只需將第二個遍歷放在頂部。

    import numpy as np
                
    gray_img = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
                                     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
                                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                     [0, 255, 255, 0, 0, 255, 255, 255, 255],
                                     [0, 255, 255, 0, 0, 255, 255, 255, 255],
                                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                     [0, 255, 255, 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]])
                
    bounds = []
    a = gray_img

    #SCANNING HORIZONTAL LINES
    for y in range(0,a.shape[0]):
      print("\nY=",y)  
      found = False #set to True when scanning a line
      left_x, right_x = 0,0
      top_y = y; bottom_y = y
      if a[y,0]==255:
        top_y = min(top_y, y)
        bottom_y = max(bottom_y,y)     
        found = True
      for x in range(0,a.shape[1]): #
        #while x < len(a[1]) or x!==0 #...
         if a[y,x]==255 and not found: #first item
           found = True
           right_x = x
           left_x = x
           #right_x = max(right_x, x)     
           #left_x = x # min(left_x, x)
           print("START",top_y, bottom_y, left_x, right_x)
         else:
           if a[y,x]==255 and found: #running line       
             right_x = max(right_x, x)     
             #left_x = min(left_x, x)
             #print(top_y, bottom_y, left_x, right_x)
         if a[y,x]==0 and found: #end of a running line
            bounds.append([top_y, left_x, bottom_y, right_x])
            print(a[y,x],end=",")
            found = False
      if found: #end of a running line matches the end of the dimension/line
         bounds.append([top_y, left_x, bottom_y, right_x])
         print(a[y,x],end=",")
         found = False                                       
    print("\n")
    print(bounds)
    print(a.shape)
    #print(f"LEN= {a.shape[0])}, {a.shape[1])}")  
    
    #SCANNING VERTICAL LINES
    for x in range(0,a.shape[1]):
      print("\nY=",y)  
      found = False #set to True when scanning a line
      left_x, right_x = x,x
      top_y = 0; bottom_y = 0
      if a[0,x]==255:
        top_y = min(top_y, y)
        bottom_y = max(bottom_y,y)     
        found = True
      for y in range(0,a.shape[0]): #
        #while x < len(a[1]) or x!==0 #...
         if a[y,x]==255 and not found: #first item
           found = True
           #right_x = max(right_x, x)     
           bottom_y = y       
           top_y = y
           left_x = x # min(left_x, x)
           print("START",top_y, bottom_y, left_x, right_x)
         else:
           if a[y,x]==255 and found: #running line       
             bottom_y = y #max(right_x, x)     
             #top_y = min(left_x, x)
             #print(top_y, bottom_y, left_x, right_x)
         if a[y,x]==0 and found: #end of a running line
            bounds.append([top_y, left_x, bottom_y, right_x])
            print(a[y,x],end=",")
            found = False
      if found: #end of a running line matches the end of the dimension/line
         bounds.append([top_y, left_x, bottom_y, right_x])
         print(a[y,x],end=",")
         found = False                                       
    print("\n")
    print(bounds)
    print(a.shape)   

# [[1, 1, 1, 7], [2, 1, 2, 7], [3, 1, 3, 2], [4, 1, 4, 2], [5, 1, 5, 2], [6, 1, 6, 2], [6, 5, 6, 8], [7, 1, 7, 2], [7, 5, 7, 8], [8, 1, 8, 2], [9, 1, 9, 2], [10, 1, 10, 2], [1, 1, 10, 1], [1, 2, 10, 2], [1, 3, 2, 3], [1, 4, 2, 4], [1, 5, 2, 5], [6, 5, 7, 5], [1, 6, 2, 6], [6, 6, 7, 6], [1, 7, 2, 7], [6, 7, 7, 7], [6, 8, 7, 8]]
#(15, 9)

#This list has to be additionally traversed in order to form [ [[1,1][1,7]], [...]] e.g.:

fm = []
for i in bounds:
  #i=[1,1,1,7] etc.
  f = [[i[0],i[1]],[i[2],i[3]]]
  fm.append(f)

print(fm) 

[[[1, 1], [1, 7]], [[2, 1], [2, 7]], [[3, 1], [3, 2]], [[4, 1], [4, 2]], [[5, 1], [5, 2]], [[6, 1], [6, 2]], [[6, 5], [6, 8]], [[7, 1], [7, 2]], [[7, 5], [7, 8]], [[8, 1], [8, 2]], [[9, 1], [9, 2]], [[10, 1], [10, 2]], [[1, 1], [10, 1]], [[1, 2], [10, 2]], [[1, 3], [2, 3]], [[1, 4], [2, 4]], [[1, 5], [2, 5]], [[6, 5], [7, 5]], [[1, 6], [2, 6]], [[6, 6], [7, 6]], [[1, 7], [2, 7]], [[6, 7], [7, 7]], [[6, 8], [7, 8]]]

然后您可以遍歷結果串列并計算該距離(或者您的意思是線的長度)并僅將較長的線傳輸到另一個串列。

uj5u.com熱心網友回復:

這是你想要的嗎?

import pandas as pd
import numpy as np

a = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
                     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 255, 255, 255, 255],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 255, 255, 255, 255],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                     [0, 255, 255, 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]])

a = a[a != 0]
list = a.tolist()
print(list)

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    隨著軟體工程越來越復雜化,如何在 Kubernetes 集群進行灰度發布成為了生產部署的”必修課“,而如何實作安全可控、自動化的灰度發布也成為了持續部署重點關注的問題。CODING DevOps 微服務專案實戰系列最后一課:**《DevOps 微服務專案實戰:基于 Nginx-ingress 的自動 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:10:00 more
  • CODING 儀表盤功能正式推出,實作作業資料可視化!

    CODING 儀表盤功能現已正式推出!該功能旨在用一張張統計卡片的形式,統計并展示使用 CODING 中所產生的資料。這意味著無需額外的設定,就可以收集歸納寶貴的作業資料并予之量化分析。這些海量的資料皆會以圖表或串列的方式躍然紙上,方便團隊成員隨時查看各專案的進度、狀態和指標,云端協作迎來真正意義上 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:11:01 more
最新发布
  • windows系統git使用ssh方式和gitee/github進行同步

    使用git來clone專案有兩種方式:HTTPS和SSH:
    HTTPS:不管是誰,拿到url隨便clone,但是在push的時候需要驗證用戶名和密碼;
    SSH:clone的專案你必須是擁有者或者管理員,而且需要在clone前添加SSH Key。SSH 在push的時候,是不需要輸入用戶名的,如果配置... ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:41:12 more
  • windows系統git使用ssh方式和gitee/github進行同步

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    HTTPS:不管是誰,拿到url隨便clone,但是在push的時候需要驗證用戶名和密碼;
    SSH:clone的專案你必須是擁有者或者管理員,而且需要在clone前添加SSH Key。SSH 在push的時候,是不需要輸入用戶名的,如果配置... ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:35:34 more
  • 2023年農牧行業6大CRM系統、5大場景盤點

    在物聯網、大資料、云計算、人工智能、自動化技術等現代資訊技術蓬勃發展與逐步成熟的背景下,數字化正成為農牧行業供給側結構性變革與高質量發展的核心驅動因素。因此,改造和提升傳統農牧業、開拓創新現代智慧農牧業,加快推進農牧業的現代化、資訊化、數字化建設已成為農牧業發展的重要方向。 當下,企業數字化轉型已經 ......

    uj5u.com 2023-04-18 08:05:44 more
  • 2023年農牧行業6大CRM系統、5大場景盤點

    在物聯網、大資料、云計算、人工智能、自動化技術等現代資訊技術蓬勃發展與逐步成熟的背景下,數字化正成為農牧行業供給側結構性變革與高質量發展的核心驅動因素。因此,改造和提升傳統農牧業、開拓創新現代智慧農牧業,加快推進農牧業的現代化、資訊化、數字化建設已成為農牧業發展的重要方向。 當下,企業數字化轉型已經 ......

    uj5u.com 2023-04-18 08:00:18 more
  • 計算機組成原理—存盤器

    計算機組成原理—硬體結構 二、存盤器 1.概述 存盤器是計算機系統中的記憶設備,用來存放程式和資料 1.1存盤器的層次結構 快取-主存層次主要解決CPU和主存速度不匹配的問題,速度接近快取 主存-輔存層次主要解決存盤系統的容量問題,容量接近與價位接近于主存 2.主存盤器 2.1概述 主存與CPU的聯 ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:20:31 more
  • 談一談我對協同開發的一些認識

    如今各互聯網公司普通都使用敏捷開發,采用小步快跑的形式來進行專案開發。如果是小專案或者小需求,那一個開發可能就搞定了。但對于電商等復雜的系統,其功能多,結構復雜,一個人肯定是搞不定的,所以都是很多人來共同開發維護。以我曾經待過的商城團隊為例,光是后端開發就有七十多人。 為了更好地開發這類大型系統,往 ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:18:55 more
  • 專案管理PRINCE2核心知識點整理

    PRINCE2,即 PRoject IN Controlled Environment(受控環境中的專案)是一種結構化的專案管理方法論,由英國政府內閣商務部(OGC)推出,是英國專案管理標準。
    PRINCE2 作為一種開放的方法論,是一套結構化的專案管理流程,描述了如何以一種邏輯性的、有組織的方法,... ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:18:51 more
  • 談一談我對協同開發的一些認識

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    uj5u.com 2023-04-17 08:18:00 more
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  • 計算機組成原理—存盤器

    計算機組成原理—硬體結構 二、存盤器 1.概述 存盤器是計算機系統中的記憶設備,用來存放程式和資料 1.1存盤器的層次結構 快取-主存層次主要解決CPU和主存速度不匹配的問題,速度接近快取 主存-輔存層次主要解決存盤系統的容量問題,容量接近與價位接近于主存 2.主存盤器 2.1概述 主存與CPU的聯 ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:12:06 more