python - 如何有效地将 pandas 数据帧转换为图像数组？

Question

我有一个 Pandas 数据框，其中包含 X、Y 和 I 列。X 和 Y 是像素坐标，I 是，比方说，一个介于 0 到 255 之间的强度值，我希望将其显示在相应的 X 和 Y 处位置。

图像的每个像素都没有条目，因此数据帧中未列出的所有像素的 I 值都设置为 0。

因此，我用图像尺寸初始化了一个二维数组img。然后，我已经尝试过类似的事情

img.at[df.X,df.Y] = df.I

这不起作用。我认为一个简单的 for 循环可以解决这个问题，但我想知道是否有更有效的方法来做到这一点(例如调用一个花哨的 numpy/opencv/任何我不知道的函数知道...)。

Answer 1

最简单的方法可能是使用 scipy.sparse 数组，如 coo_matrix与您的输入的构建方式相同。

from scipy.sparse import coo_matrix

sparse_image = coo_matrix((df.I, (df.X, df.Y)), shape = image.shape)
image = sparse_image.todense()

如果在此步骤之前累积您的 I 值，

coo_matrix 还具有一些不错的功能。