python - 如何使用图像的像素创建图形？

Question

现在，我有一个图像。我想生成一个加权图 G=(V,E)，其中 V 是顶点集，E 是边集(图像中的每个像素作为图中的一个节点)。
但我不知道该怎么做。
有没有人可以帮助我？最好是python。
非常感谢。
问题补充
很抱歉我对问题的描述不够清楚。
我的目标是用图像的像素作为节点的网络来建立网络，然后分析网络的性质来检测目标(也许)。
但是第一步，我需要建立这个网络。我的问题是如何使用图像的像素(RGB)作为网络的节点来建立这个网络来分析图像。
这些节点的边缘可能基于它们的一些特征(位置、外观等)
所以，我只想知道如何建立这个网络？
只是一些简单的例子。谢谢

Answer 1

我也在寻找很好的矢量化答案，但没有找到。最后，我自己做了这件事。我的目的也是尽可能快地加速这些计算。
让我们从这张漂亮的 28 x 27 图像开始:

import numpy as np
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 30), np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 30))
image = (np.sin(x**2+y**2)[1:-1,1:-2] > 0.9).astype(int) #boolean image
image

 [[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 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0]
 [0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0]
 [0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0]
 [0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1]
 [0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1]
 [0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1]
 [0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1]
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 [0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1]
 [0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1]
 [0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1]
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 [0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 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 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]]

网络x
算法的基本原理是识别在右侧和下方具有同伴的单位像素的坐标。网络图的节点应该是任何可散列的对象，以便我们可以使用元组来标记它们。这很容易实现，但效率不高，因为它需要转换 np.array 的项目。成元组:

#CONSTRUCTION OF HORIZONTAL EDGES
hx, hy = np.where(image[1:] & image[:-1]) #horizontal edge start positions
h_units = np.array([hx, hy]).T
h_starts = [tuple(n) for n in h_units]
h_ends = [tuple(n) for n in h_units + (1, 0)] #end positions = start positions shifted by vector (1,0)
horizontal_edges = zip(h_starts, h_ends)

#CONSTRUCTION OF VERTICAL EDGES
vx, vy = np.where(image[:,1:] & image[:,:-1]) #vertical edge start positions
v_units = np.array([vx, vy]).T
v_starts = [tuple(n) for n in v_units]
v_ends = [tuple(n) for n in v_units + (0, 1)] #end positions = start positions shifted by vector (0,1)
vertical_edges = zip(v_starts, v_ends)

让我们看看它的外观:

G = nx.Graph()
G.add_edges_from(horizontal_edges)
G.add_edges_from(vertical_edges)
pos = dict(zip(G.nodes(), G.nodes())) # map node names to coordinates
nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=False, node_size=0)
labels={node: f'({node[0]},{node[1]})' for node in G.nodes()}
nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels, font_size=6, font_family='serif', font_weight='bold', bbox = dict(fc='lightblue', ec="black", boxstyle="round", lw=1))
plt.show()

图形
Networkx 纯粹是用 Python 构建的，并且在处理大数据(例如具有数百万像素的图像)时执行速度很慢。另一方面，Igraph 是用 C 构建的，但它的支持较少。文档不是那么详细，而是使用内部可视化工具代替 matplotlib。所以基本上 igraph可能是一个复杂的选择，但如果你这样做了，那将是性能的巨大胜利。在实现算法之前，有一些必须知道的重要事实:

节点的索引应该是从 0 开始的整数。这意味着如果你在 igraph.add_vertices() 中处理其他事情，它将被重新索引为 0, 1, 2, ... 并且所有旧的索引名称都保存在 igraph.vs['name'] 中

在使用 igraph.add_edges() 时，不允许包含不存在的顶点索引(不同于 0,1,2,...)的边

考虑到这些要求，减少图像尺寸是一个不错的选择，即将像素重命名为整数 0,1,2, ... 现在我们开始:

def create_from_edges(edgearray):
    #This function immitates behaviour nx.add_edges_from for empty graph
    g = ig.Graph()
    u, inv = np.unique(edgearray, return_inverse=True)
    e = inv.reshape(edgearray.shape)
    g.add_vertices(u) #add vertices, in any order
    g.add_edges(e) #add edges, in reindexed order
    return g #old indices are kept in g.vs['name']

#Create array of edges with image pixels enumerated from 1 to N
image_idx = np.arange(image.size).reshape(*image.shape) #pixels of image indexed with numbers 1 to N
X, Y = (units.reshape(image.size) for units in np.indices(image.shape)) #X and Y coordinates of image_idx
idx = np.array([X, Y]).T #layout of nodes

hx, hy = np.where(image[1:] & image[:-1]) #horizontal edges as 2D indices
h_starts_idx = image_idx[hx, hy] #image_idx where horizontal edge starts
h_ends_idx = image_idx[hx+1, hy] #image_idx where horizontal edge starts

vx, vy = np.where(image[:, 1:] & image[:, :-1]) #vertical edges as 2D indices
v_starts_idx = image_idx[vx, vy] #image_idx where verical edge starts
v_ends_idx = image_idx[vx, vy+1] #image_idx where vertical edge starts

edgearray = np.vstack([np.array([h_starts_idx, h_ends_idx]).T, 
                      np.array([v_starts_idx, v_ends_idx]).T])
g = create_from_edges(edgearray)

还有我的草图，说明了顶点名称的新顺序:

ig.plot(g, bbox=(450, 450), 
        layout = ig.Layout(idx[g.vs['name']].tolist()), #only lists can be passed in to layout
        vertex_color = 'lightblue', vertex_label = g.vs['name'], vertex_size=14, vertex_label_size=8)

要求: python-igraph , pycairo (用于绘图)。