python - 创建 3D 二值图像

Question

我有一个二维数组，a，包含一组 100 个 x、y、z 坐标:

[[ 0.81  0.23  0.52]
 [ 0.63  0.45  0.13]
 ...
 [ 0.51  0.41  0.65]]

我想创建一个 3D 二值图像 b，在 x、y、z 维度中每个维度有 101 个像素，坐标范围在 0.00 和 1.00 之间。a 定义的位置处的像素值应为 1，所有其他像素值应为 0。

我可以使用 b = np.zeros((101,101,101)) 创建一个正确形状的零数组，但是我如何分配坐标并切入其中以创建使用 >一个?

Answer 1

首先，首先将 float 安全地舍入为整数。在上下文中，请参阅 this 问题。

a_indices = np.rint(a * 100).astype(int)

接下来，将b中的索引赋值为1。但要注意使用普通的list而不是数组，否则会触发index arrays的使用.似乎这种方法的性能与替代方法相当(感谢@Divakar!:-)

b[list(a_indices.T)] = 1

我创建了一个小示例，大小为 10 而不是 100，维度是 2 而不是 3，以说明:

>>> a = np.array([[0.8, 0.2], [0.6, 0.4], [0.5, 0.6]])
>>> a_indices = np.rint(a * 10).astype(int)
>>> b = np.zeros((10, 10))
>>> b[list(a_indices.T)] = 1
>>> print(b) 
[[ 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.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  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.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]