web-dev-qa-db-ja.com

2D配列での境界ボックスの塗りつぶし

私は次のような2D numpy配列を持っています

array([[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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 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., 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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]]) `

上記の1の上にマスクのようなバウンディングボックスを作成します。たとえば、次のようになります。

array([[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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 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., 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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.]])

どうすれば簡単にできますか？また、2、3などの他の番号が存在するが、それらを無視したい場合、どうすればそれを行うことができ、グループはほとんど2です。

pythonarraysnumpybounding-boxnumpy-ndarray
18
a_parida

コンポーネントのラベル付けを簡単にするskimage.measureがあります。 skimage.measure.label を使用して配列内のさまざまなコンポーネントにラベルを付け、 skimage.measure.regionprops を使用して対応するスライスを取得します。これを使用して、この場合、値は1になります。

def fill_bounding_boxes(x):
    from skimage.measure import label, regionprops
    l = label(x)
    for s in regionprops(l):
        x[s.slice] = 1
    return x

提案された例で試してみると：

a = np.array([[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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 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., 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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]])

我々が得る：

fill_bounding_boxes(x)

array([[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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 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., 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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0.]])
13
yatu

以前の応答は完全に問題ありませんが、scipy.ndimageを使用してこれを実行する方法を次に示します。

import numpy as np
from scipy import ndimage

def fill_bboxes(x):
    x_components, _ = ndimage.measurements.label(x, np.ones((3, 3)))
    bboxes = ndimage.measurements.find_objects(x_components)

    for bbox in bboxes:
        x[bbox] = 1

    return x

ndimage.measurements.labelは、近傍を定義する3x3- "ones"マトリックスで接続コンポーネントのラベル付けを行います。 find_objectsは、各コンポーネントの境界ボックスを決定します。これを使用して、内部のすべてを1に設定できます。

6
mrks

1つの解決策がありますが、少しハックであり、私はそれをプログラムしません。

OpenCV-画像処理ライブラリ、長方形の輪郭->直線または回転を見つけるためのアルゴリズムがあります。アレイを2Dグレースケールイメージに変換し、等高線を見つけ、1の等高線の内側に書き込むことをお勧めします。

この画像を確認してください-OpencvからのものDOC-7.a- https：// docs .opencv.org/3.4/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html

enter image description here

あなたは緑の線の中にあるすべてのものに興味があるでしょう。

正直に言うと、境界ボックスのアルゴリズムをプログラミングするよりもはるかに簡単だと思います

注

もちろん、あなたは本当に画像のことをする必要はありませんが、私はバウンディングボックス（counters）にopencvのアルゴリズムを使用することで十分だと思います

4
Martin

これは興味深い問題です。 2D畳み込みは自然なアプローチです。ただし、入力マトリックスがスパースである場合（例に表示されているように）、コストが高くなる可能性があります。スパース行列の場合、別のアプローチは、クラスタリングアルゴリズムを使用することです。これにより、入力ボックスa（例では配列）からゼロ以外のピクセルのみが抽出され、階層的クラスタリングが実行されます。クラスタリングは、特別な距離行列（タプル）に基づいています。ボックスがいずれかの方向に最大1ピクセル離れている場合、マージが発生します。また、初期化ステップで必要な任意の数値にフィルターを適用することもできます（たとえば、a [row、col] == 1の場合にのみ行い、他の数値または必要なものはすべてスキップします）。

from collections import namedtuple 

Point = namedtuple("Point",["x","y"]) # a pixel on the matrix
Box = namedtuple("Box",["tl","br"]) # a box defined by top-lef/bottom-right

def initialize(a):
    """ create a separate bounding box at each non-zero pixel. """
    boxes = []
    rows, cols = a.shape
    for row in range(rows):
        for col in range(cols):
            if a[row, col] != 0:
                boxes.append(Box(Point(row, col),Point(row, col)))
    return boxes

def dist(box1, box2):
    """ dist between boxes is from top-left to bottom-right, or reverse. """
    x = min(abs(box1.br.x - box2.tl.x), abs(box1.tl.x - box2.br.x))
    y = min(abs(box1.br.y - box2.tl.y), abs(box1.tl.y - box2.br.y))
    return x, y

def merge(boxes, i, j):
    """ pop the boxes at the indices, merge and put back at the end. """
    if i == j:
        return

    if i >= len(boxes) or j >= len(boxes):
        return

    ii = min(i, j)
    jj = max(i, j)
    box_i = boxes[ii]
    box_j = boxes[jj]
    x, y = dist(box_i, box_j)

    if x < 2 or y < 2:
        tl = Point(min(box_i.tl.x, box_j.tl.x),min(box_i.tl.y, box_j.tl.y))
        br = Point(max(box_i.br.x, box_j.br.x),max(box_i.br.y, box_j.br.y))
        del boxes[ii]
        del boxes[jj-1]
        boxes.append(Box(tl, br))


def cluster(a, max_iter=100):
    """ 
        initialize the cluster. then loop through the length and merge 
        boxes. break if `max_iter` reached or no change in length.
    """
    boxes = initialize(a)
    n = len(boxes)
    k = 0

    while k < max_iter:
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                merge(boxes, i, j)
        if n == len(boxes):
            break
        n = len(boxes)
        k = k+1

    return boxes

cluster(a)
# output: [Box(tl=Point(x=2, y=2), br=Point(x=5, y=4)),Box(tl=Point(x=11, y=9), br=Point(x=14, y=11))]

# performance 275 µs ± 887 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
# compares to 637 µs ± 9.36 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) for 
#the method based on 2D convolution

これは、コーナーポイント（左上と右下）で定義されたボックスのリストを返します。ここで、xは行番号、yは列番号です。初期化は、マトリックス全体をループします。しかし、その後は非常に小さな点のサブセットのみを処理します。関数distを変更することで、ボックスの定義をカスタマイズできます（重複、非重複など）。パフォーマンスをさらに最適化できます（たとえば、マージ関数から単に戻って続行するよりも、iまたはjがforループ内のボックスの長さよりも長い場合にブレークするため）。

1
Prodipta Ghosh