scipy.ndimage.label：包括誤差

Question

閱讀scipy.ndimage.label（Variable area threshold for identifying objects - python）一個有趣的話題，我想包括在標籤的「誤差」。

在上面的鏈接討論中： 頂部的藍點怎麼能包含在內？（假設它與橙色，最大的物體錯誤地斷開了連接）？

我發現了結構屬性，它應該能夠通過改變陣列（從np.ones（3,3,3-），以任何更爲包括點（我想它是3D）。然而，不幸的是，將「結構」屬性調整爲更大的數組看起來並不奏效，它要麼給出了維數的錯誤（RuntimeError：結構和輸入必須具有相同的秩 ），或者它不會改變任何東西......

！

感謝

這是代碼：

labels, nshapes = ndimage.label(a, structure=np.ones((3,3,3))) 

其中a是3D陣列。

Answer 1

這是一個使用scipy.ndimage.binary_dilation一種可能的方法。在2D示例中查看正在發生的事情更容易，但我會在最後展示如何推廣到3D。

In [103]: a 
Out[103]: 
array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [1, 1, 0, 0, 1, 0, 0], 
     [1, 1, 0, 0, 0, 1, 1], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]]) 

In [104]: from scipy.ndimage import label, binary_dilation 

一個像素延伸。每個 「形」 向下和向右：

In [105]: b = binary_dilation(a, structure=np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 1]])).astype(int) 

In [106]: b 
Out[106]: 
array([[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0], 
     [1, 1, 1, 0, 1, 1, 0], 
     [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1]]) 

應用label來填充的數組：

In [107]: labels, numlabels = label(b) 

In [108]: numlabels 
Out[108]: 2 

In [109]: labels 
Out[109]: 
array([[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0], 
     [2, 2, 2, 0, 1, 1, 0], 
     [2, 2, 2, 0, 1, 1, 1], 
     [2, 2, 2, 0, 0, 1, 1], 
     [2, 2, 2, 2, 0, 1, 1]], dtype=int32) 

乘以a通過labels，我們得到標籤的期望陣列的a：

In [110]: alab = labels*a 

In [111]: alab 
Out[111]: 
array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [2, 2, 0, 0, 1, 0, 0], 
     [2, 2, 0, 0, 0, 1, 1], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], 
     [2, 2, 2, 0, 0, 0, 0]]) 

（這假定在a的值是0或1。如果不是，則可以使用alab = labels * (a > 0)）

對於3D輸入，則必須在參數structure更改爲binary_dilation：

struct = np.zeros((3, 3, 3), dtype=int) 
struct[1:, 1:, 1:] = 1 
b = binary_dilation(a, structure=struct).astype(int)