从二进制python数组中删除邻域小于N的元素
从二进制python数组中删除邻域小于N的元素
提问于 2018-06-29 03:33:54
假设我有这样的结果：
import numpy as np
x = np.zeros((10,16), dtype=np.int)
x[6:8,3:11] = 1
x[4:6,5:7] = 1
x[2:4,4:8] = 1
x[4:6,9:11] = 1
x[7,2] = 1
x[6,11] = 1
x[8,3] = 1
print(x)输出：
[[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 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
[0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 1 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]]我想对它进行过滤，这样4个邻域(即上、上、左、右、下)中少于2个邻域的元素就会被删除。所以，我最终会得到(最后三个位置被设置为一个删除)：
[[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 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 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]]我尝试使用scipy.ndimage.morphology.binary_closing、scipy.ndimage.morphology.binary_opening、scipy.ndimage.morphology.binary_dilation和scipy.ndimage.morphology.binary_erosion，但结果不是我想要的。我可以创建2个for循环，遍历数组的每个元素，检查相邻元素，但我觉得有更好的方法来做这件事。我说错了吗？
我更感兴趣的是这种特定的情况(4个邻域，保持2个邻域)，但是是否容易将其推广到另一个邻域或多个邻域(假设是二进制数组)？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-06-29 04:09:03
我设法做到了这一点：
from scipy.signal import convolve2d
kernel = [[0,1,0],[1,1,1],[0,1,0]]
filtered = convolve2d(x, kernel, mode='same')
x[filtered<=2] = 0已过滤：
[[0 0 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 0 0 0 0]
[0 0 0 1 3 4 4 3 1 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 1 3 5 5 3 1 1 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 2 4 4 2 1 3 3 1 0 0 0 0]
[0 0 0 1 2 4 4 2 2 4 4 2 0 0 0 0]
[0 0 2 3 4 5 5 4 4 5 5 2 1 0 0 0]
[0 1 2 5 4 4 4 4 4 4 3 2 0 0 0 0]
[0 0 2 2 2 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]我得到了我想要的输出。谢谢你@user3080953
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51090121
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