如何将圆盘形蒙版应用于NumPy阵列？

Question

我有一个像这样的数组：>>> np.ones((8,8))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.],       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])我正在创建半径为3的圆盘形蒙版：y,x = np.ogrid[-3: 3+1, -3: 3+1]mask = x**2+y**2 <= 3**2这给出：>> maskarray([[False, False, False,  True, False, False, False],       [False,  True,  True,  True,  True,  True, False],       [False,  True,  True,  True,  True,  True, False],       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],       [False,  True,  True,  True,  True,  True, False],       [False,  True,  True,  True,  True,  True, False],       [False, False, False,  True, False, False, False]], dtype=bool)现在，我希望能够使用任何元素作为中心点将此蒙版应用于我的数组。因此，例如，以中心点为（1,1），我想要一个像这样的数组：>>> new_arrarray([[ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  1.],       [ True,  True,  True,  True,  True,  1.,  1.,  1.],       [ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  1.],       [ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  1.],       [ 1.,    True,    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.]])有没有简单的方法可以使用此面膜？

Answer 1

您可以使用scipy的卷积函数，该函数的好处是可以一次将任何特定的遮罩（即内核）放置在数组中任意数量的给定坐标上：

import numpy as np

from scipy.ndimage.filters import convolve

首先创建一个坐标数组，其中将您希望遮罩（内核）居中的位置的坐标标记为2

background = np.ones((10,10))

background[5,5] = 2

print(background)

[[ 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.  2.  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.]]

创建您的面具：

y,x = np.ogrid[-3: 3+1, -3: 3+1]

mask = x**2+y**2 <= 3**2

mask = 254*mask.astype(float)

print(mask)

[[   0.    0.    0.  254.    0.    0.    0.]

 [   0.  254.  254.  254.  254.  254.    0.]

 [   0.  254.  254.  254.  254.  254.    0.]

 [ 254.  254.  254.  254.  254.  254.  254.]

 [   0.  254.  254.  254.  254.  254.    0.]

 [   0.  254.  254.  254.  254.  254.    0.]

 [   0.    0.    0.  254.    0.    0.    0.]]

卷积两个图像：

b = convolve(background, mask)-sum(sum(mask))+1

print(b)

[[   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.  255.    1.    1.    1.    1.]

 [   1.    1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.    1.    1.]

 [   1.    1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.    1.    1.]

 [   1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.  255.  255.    1.]

 [   1.    1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.    1.    1.]

 [   1.    1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.    1.    1.]

 [   1.    1.    1.    1.    1.  255.    1.    1.    1.    1.]

 [   1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.]]

请注意，卷积函数项不会上下班，即convolve（a，b）！= convolve（b，a）

还要注意，如果您的点在边缘附近，则算法不会在坐标处重现内核。为了解决这个问题，您可以使用内核的最大轴填充背景，应用卷积，然后删除填充。

现在，您可以将任何内核映射到数组中任意数量的点，但是请注意，如果两个内核重叠，则它们会在重叠处相加。您可以根据需要设置阈值。