numpy.equal與嵌套列表

我想要搜索圖片中的矩形。這張照片是從PIL收集的。這意味着我會得到一個2d數組，其中每個項目都是一個帶有三個顏色條目的列表。numpy.equal與嵌套列表

要使用搜索的顏色得到矩形的位置，我使用的是np.equal。這裏的縮水下來例如：

>>> l = np.array([[1,1], [2,1], [2,2], [1,0]]) 
>>> np.equal(l, [2,1]) # where [2,1] is the searched color 
array([[False, True], 
    [ True, True], 
    [ True, False], 
    [False, False]], dtype=bool)

但我預計：

array([False, True, False, False], dtype=bool)

或

array([[False, False], 
    [ True, True], 
    [ False, False], 
    [False, False]], dtype=bool)

我怎樣才能實現與numpy嵌套列表比較呢？

注意：然後我想用np.where從np.equal的結果中提取矩形的索引。

來源

2012-12-07 Themerius

取決於你想做什麼可能是一種矯枉過正，但是你可以用'scipy.ndimage.filters.correlate'執行模板匹配（在圖片中尋找一個固定結構的對象），並獲取相關位置最大值爲'result [numpy.argwhere（result == result.max（））]'。 – heltonbiker

你可以使用沿着第二軸的all方法：

>>> result = numpy.array([[1, 1], [2, 1], [2, 2], [1, 0]]) == [2, 1] 
>>> result.all(axis=1) 
array([False, True, False, False], dtype=bool)

而得到指數：

>>> result.all(axis=1).nonzero() 
(array([1]),)

我喜歡nonzero到where這一點，因爲where確實two very different things取決於如何許多論據被傳遞給它。當我需要其獨特的功能時，我使用where;當我需要nonzero的行爲時，我明確使用nonzero。

來源

2012-12-07 18:55:15 senderle

numpy.equal與嵌套列表

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