from scipy.ndimage import label
import numpy as np
a = np.array([[0,0,1,1,0,0],
              [0,0,0,1,0,0],
              [1,1,0,0,1,0],
              [0,0,0,1,0,0]])
labels, N = label(a)
print(labels)
'''
[[0 0 1 1 0 0]
 [0 0 0 1 0 0]
 [2 2 0 0 3 0]
 [0 0 0 4 0 0]]
'''
print(N)    4

其中，a是一個二值矩陣，經(jīng)過label標(biāo)記后，其相連通的部分分別被標(biāo)上了序號?？梢愿庇^地用圖像顯示一下

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
plt.imshow(a)
ax = fig.add_subplot(122)
plt.imshow(labels)
plt.show()

structure參數(shù)

在label函數(shù)中，還有一個用于規(guī)范何為“連通”的參數(shù)，即structure，其數(shù)據(jù)類型為二值數(shù)組，其維度與輸入的input相同。

在上面的示例中，連通域1,3,4盡管沒有上下左右的聯(lián)系，但在對角線上是有交集的，通過調(diào)整structure參數(shù)，可以提供一種將這三個區(qū)域連在一起的連通域方案。

stru = np.ones([3,3])
bLab, bN = label(a, stru)
print(bLab)
‘'‘
[[0 0 1 1 0 0]
 [0 0 0 1 0 0]
 [2 2 0 0 1 0]
 [0 0 0 1 0 0]]
'‘'

可見，這次只選出了兩組連通域。

操作連通域

scipy.ndimage提供了labeled_comprehension函數(shù)，其功能大致相當(dāng)于[func(input[labels == i]) for i in index]，即從已經(jīng)做好連。通域標(biāo)記的數(shù)組中，取出序號為index所在區(qū)域的值，參數(shù)如下

labeled_comprehension(input, labels, index, func, out_dtype, default, pass_positions=False)

其中input為輸入數(shù)組；labels是已經(jīng)做好的連通域標(biāo)記；index為將要挑選進(jìn)行操作的連通域序號；func為具體的操作函數(shù)；out_dtype為輸出數(shù)據(jù)類型；default表示，當(dāng)index不存在于連通域標(biāo)記中時的輸出值，下面做一個示例

from scipy.ndimage import labeled_comprehension
labeled_comprehension(a, labels, [1,2,3,4], sum, int, 0)
# array([3, 2, 1, 1])

連通域序號為1,2,3,4的區(qū)域，分別有3,2,1,1個元素，而且所有元素都是1，所以求和之后的值為[3, 2, 1, 1]。

定位連通域

scipy.ndimage中的find_objects函數(shù)可以返回連通域的切片范圍。

from scipy.ndimage import find_objects
axis = find_objects(labels)
for x,y in axis:
    print(x, y)

'''
slice(0, 2, None) slice(2, 4, None)
slice(2, 3, None) slice(0, 2, None)
slice(2, 3, None) slice(4, 5, None)
slice(3, 4, None) slice(3, 4, None)
''''

如果根據(jù)這個對原數(shù)組進(jìn)行切片，就可以得到其對應(yīng)的標(biāo)記區(qū)域

for x,y in axis:
    print(labels[x,y])
    print("--------")
'''
[[1 1]
 [0 1]]
--------
[[2 2]]
--------
[[3]]
--------
[[4]]
--------
'''

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)標(biāo)記數(shù)組的連通域的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python標(biāo)記數(shù)組連通域內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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