在NumPy中是否有ndarray的“边界框”函数(具有非零值的切片)？
在NumPy中是否有ndarray的“边界框”函数(具有非零值的切片)？
提问于 2011-01-27 02:14:07
我正在处理通过numpy.array()创建的数组，并且需要在模拟图像的画布上绘制点。由于在包含有意义的数据的数组的中心部分有很多零值，我想“修剪”数组，擦除只包含零的列和只包含零的行。
因此，我想知道一些本机numpy函数，甚至是一个代码片段，以便“修剪”或找到一个“边界框”，以仅对数组中包含数据的部分进行切片。
(因为这是一个概念性的问题，所以我没有放任何代码，如果我应该这样做，很抱歉，我很新在这样的帖子上。)
感谢您的阅读
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-06-24 16:12:25
下面的代码，来自this answer，在我的测试中运行得最快：
def bbox2(img):
rows = np.any(img, axis=1)
cols = np.any(img, axis=0)
ymin, ymax = np.where(rows)[0][[0, -1]]
xmin, xmax = np.where(cols)[0][[0, -1]]
return img[ymin:ymax+1, xmin:xmax+1]使用argwhere的公认答案有效，但运行速度较慢。我的猜测是，这是因为argwhere分配了一个巨大的索引输出数组。我在一个大的2D数组上进行了测试(一个1024x1024的图像，大约有50x100的非零区域)。
Stack Overflow用户
发布于 2011-01-27 03:29:00
这应该可以做到：
from numpy import array, argwhere
A = array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
B = argwhere(A)
(ystart, xstart), (ystop, xstop) = B.min(0), B.max(0) + 1
Atrim = A[ystart:ystop, xstart:xstop]Stack Overflow用户
发布于 2011-01-27 03:11:21
类似于：
empty_cols = sp.all(array == 0, axis=0)
empty_rows = sp.all(array == 0, axis=1)得到的数组将是一维布尔数组。从它们的两端开始循环，找到“边界框”。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/4808221
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