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NumPy配列にディスク型マスクを適用する方法は？

私はこのような配列を持っています：

>>> np.ones((8,8))
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])

半径3のディスク型マスクを作成しています。

y,x = np.ogrid[-3: 3+1, -3: 3+1]
mask = x**2+y**2 <= 3**2

これは与える：

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

次に、任意の要素を中心点として使用して、このマスクを配列に適用できるようにしたいと思います。したがって、たとえば、中心点が（1,1）の場合、次のような配列を取得します。

>>> new_arr
array([[ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  1.,  1.,  1.],
       [ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,    True,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,      1.,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,      1.,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,      1.,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.]])

このマスクを適用する簡単な方法はありますか？

編集：ブール値と浮動小数点数を混在させるべきではありません。誤解を招くものでした。

>>> new_arr
array([[ 255.,  255.,  255.,  255.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 255.,  255.,  255.,  255.,  255.,  1.,  1.,  1.],
       [ 255.,  255.,  255.,  255.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 255.,  255.,  255.,  255.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,    255.,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,      1.,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,      1.,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,      1.,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.]])

これは私が必要とする結果です。

array[mask] = 255

中心点（0+半径、0 +半径）を使用して配列をマスクします。

ただし、任意のポイント（y、x）に任意のサイズのマスクを配置し、それに合わせて自動的にトリミングできるようにしたいと考えています。

pythonarraysnumpymask
37
user816555

（a、b）はあなたのマスクの中心です：

import numpy as np

a, b = 1, 1
n = 7
r = 3

y,x = np.ogrid[-a:n-a, -b:n-b]
mask = x*x + y*y <= r*r

array = np.ones((n, n))
array[mask] = 255
61
Bi Rico

私が直面しなければならなかった、このテクニックのもう少し高度なアプリケーションをみんなと共有したかっただけです。

私の問題は、この循環カーネルを適用して、2Dマトリックスの各ポイントを囲むすべての値の平均を計算することでした。生成されたカーネルは、次の方法でscipyの汎用フィルターに渡すことができます。

import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import generic_filter as gf

kernel = np.zeros((2*radius+1, 2*radius+1))
y,x = np.ogrid[-radius:radius+1, -radius:radius+1]
mask = x**2 + y**2 <= radius**2
kernel[mask] = 1
circular_mean = gf(data, np.mean, footprint=kernel)

お役に立てれば！

6
Iñigo Hernáez Corres

Scipyのたたみ込み関数を使用できます。これには、特定のマスク、別名カーネルを、配列内の任意の数の指定された座標に一度に配置できるという利点があります。

import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import convolve

最初に、マスク（カーネル）を中央に配置する場所の座標を2としてマークした座標配列を作成します

background = np.ones((10,10))
background[5,5] = 2
print(background)

[[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  2.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]]

マスクを作成します。

y,x = np.ogrid[-3: 3+1, -3: 3+1]
mask = x**2+y**2 <= 3**2
mask = 254*mask.astype(float)
print(mask)

[[   0.    0.    0.  254.    0.    0.    0.]
 [   0.  254.  254.  254.  254.  254.    0.]
 [   0.  254.  254.  254.  254.  254.    0.]
 [ 254.  254.  254.  254.  254.  254.  254.]
 [   0.  254.  254.  254.  254.  254.    0.]
 [   0.  254.  254.  254.  254.  254.    0.]
 [   0.    0.    0.  254.    0.    0.    0.]]

2つの画像をたたみ込みます。

b = convolve(background, mask)-sum(sum(mask))+1
print(b)

[[   1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.]
 [   1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.]
 [   1.    1.    1.    1.    1.  255.    1.    1.    1.    1.]
 [   1.    1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.    1.    1.]
 [   1.    1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.    1.    1.]
 [   1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.  255.  255.    1.]
 [   1.    1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.    1.    1.]
 [   1.    1.    1.  255.  255.  255.  255.  255.    1.    1.]
 [   1.    1.    1.    1.    1.  255.    1.    1.    1.    1.]
 [   1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.]]

たたみ込み関数のエントリは通勤しないことに注意してください。つまり、convolve（a、b）！= convolve（b、a）

また、ポイントがエッジの近くにある場合、アルゴは座標でカーネルを再現しません。これを回避するには、カーネルの最大軸で背景をパディングし、畳み込みを適用してから、パディングを削除します。

これで、配列内の任意の数の点に任意のカーネルをマッピングできますが、2つのカーネルが重複している場合、それらは重複部分に追加されることに注意してください。必要に応じてこれをしきい値にできます。

5
Michael Varney

便利な機能を1つ配置するには：

def cmask(index,radius,array):
  a,b = index
  nx,ny = array.shape
  y,x = np.ogrid[-a:nx-a,-b:ny-b]
  mask = x*x + y*y <= radius*radius

  return(sum(array[mask]))

半径内のピクセル合計を返すか、必要に応じてreturn（array [mask] = 2）を返します。

3
Horst

マスクまたはゼロと1を作成してから、要素ごとの配列乗算を使用してみましたか？これは、多かれ少なかれ、標準的な方法です。

また、あなたはcertainnumpy配列に数値とブール値を混在させたいですか？ NumPyは、その名前が示すように、数値で最もよく機能します。

2
9000

例と同じ結果を得るには、次のようにします。

>>> new_arr = np.array(ones, dtype=object)
>>> new_arr[mask[2:, 2:]] = True
>>> print new_arr
array([[True, True, True, True, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
       [True, True, True, True, True, 1.0, 1.0, 1.0],
       [True, True, True, True, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
       [True, True, True, True, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
       [1.0, True, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
       [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
       [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
       [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]], dtype=object)
0
jcollado