python - 使用 NumPy 填充形状/轮廓

Question

我想填充满足某些属性的 numpy 矩阵的一部分(可能使用掩码)。即，它是某种形状的矩阵表示，例如，正方形将是:

square =   [0,0,0,0,0;
            0,1,1,1,0;
            0,1,0,1,0;
            0,1,1,1,0]

变成:

s_filled = [0,0,0,0,0;
            0,1,1,1,0;
            0,1,1,1,0;
            0,1,1,1,0]

和圈子:

circle =   [0,0,0,0,0,0;
            0,0,1,1,0,0;
            0,1,0,0,1,0;
            0,0,1,1,0,0]

然后变成:

c_filled = [0,0,0,0,0,0;
            0,0,1,1,0,0;
            0,1,1,1,1,0;
            0,0,1,1,0,0]

仅使用 numpy 而不使用其他外部库是否可能？我想将此函数/算法应用于 300x300 形状。

非常感谢!

Answer 1

np.maximum.accumulate 非常简单，因为我们可以沿着从左到右然后从右到左的行使用一次，并通过减法简单地获得非零的公共(public)区域。这对于凸形非常有用。

因此，一个实现将是 -

def fill_contours(arr):
    return np.maximum.accumulate(arr,1) & \
           np.maximum.accumulate(arr[:,::-1],1)[:,::-1]

这是在任意形状上运行的示例 -

In [176]: arbitrary
Out[176]: 
array([[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
       [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]])

In [177]: fill_contours(arbitrary)
Out[177]: 
array([[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]])