技术标签: scipy python 平均值 图像处理 # scipy 连通域
ndimage
提供一系列函数,可以计算标注后的数组的相关特征,比如最值、均值、均方根等。
下列函数,如果未作其他说明,那么就有3个参数,分别是(input, labels=None, index=None)
,其中input
为输入数组;labels
为input
的标签,形状和input
相同;index
为整数或者整数数列,为用于计算的label
。
函数 | 物理量 | 函数 | 物理量 |
---|---|---|---|
mean | 平均值 | center_of_mass | 质心 |
maximum | 最大值 | maximum_position | 最大值位置 |
minimum | 最小值 | minimum_position | 最小值位置 |
median | 中位数 | extrema | 最大值、最小值,及其位置 |
sum_labels | 求和 | ||
variance | 方差 | standard_deviation | 标准差 |
示例如下
import numpy as np
import scipy.ndimage as sn
x = np.random.randint(10, size=(3,3))
print(x)
'''
[[0 3 5]
[9 3 1]
[1 5 7]]
'''
sn.center_of_mass(x) # (1.1470588235294117, 1.088235294117647)
sn.extrema(x) # (0, 9, (0, 0), (1, 0))
通过label
函数,可以对数组中的连通区域进行标注,效果如下
from scipy.ndimage import label
import numpy as np
a = np.array([[0,0,1,1,0,0],
[0,0,0,1,0,0],
[1,1,0,0,1,0],
[0,0,0,1,0,0]])
labels, N = label(a)
print(labels)
'''
[[0 0 1 1 0 0]
[0 0 0 1 0 0]
[2 2 0 0 3 0]
[0 0 0 4 0 0]]
'''
print(N) 4
在label
函数中,还有一个用于规范何为“连通”的参数,即structure
,其数据类型为二值数组,其维度与输入的input
相同。
在上面的示例中,连通域1,3,4
尽管没有上下左右的联系,但在对角线上是有交集的,通过调整structure
参数,可以提供一种将这三个区域连在一起的连通域方案。
stru = np.ones([3,3])
bLab, bN = label(a, stru)
print(bLab)
‘’‘
[[0 0 1 1 0 0]
[0 0 0 1 0 0]
[2 2 0 0 1 0]
[0 0 0 1 0 0]]
’‘’
可见,这次只选出了两组连通域。
前面提到的所有统计函数,形参都有三个,分别是input, labels, index
,其中input
为输入数组,labels
为将要处理的连通域,index
为准备处理的连通域序号。
np.random.seed(42)
test = np.random.rand(5,5)
test[test<0.8] = 0
labels, N = sn.label(test)
print(N) # 2
print(labels) #
‘’‘
[[0 1 0 0 0]
[0 0 2 0 0]
[0 2 2 0 0]
[0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0]]
’‘’
print(test)
test值如下
[ 0. 0.95071431 0. 0. 0. 0. 0. 0.86617615 0. 0. 0. 0.96990985 0.832442640. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ] \begin{bmatrix} 0.&0.95071431&0.&0.&0.\\ 0.&0.&0.86617615&0.&0.\\ 0.&0.96990985&0.83244264 0.&0.\\ 0.&0.&0.&0.&0.\\ 0.&0.&0.&0.&0.\\ \end{bmatrix} 0.0.0.0.0.0.950714310.0.969909850.0.0.0.866176150.832442640.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.
接下来通过连通域统计函数,针对某个连通域进行计算
>>> sn.mean(test, labels, 1)
0.9507143064099162
>>> sn.mean(test, labels, 2)
0.8895095462457837
>>> sn.mean(test, labels, 0)
0.0
当index=1
时,会找出labels
中为1的位置,然后把test
中这些位置的元素求平均。
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