获取图像边界跨越堆叠图像3D阵列有效地

Question

我试图箱体采用山坳MNIST图像和行明智的最小和最大非零值，为每个图像。我能做到这一点使用for循环，但我想知道，如果它可以在不循环来完成。下面是一些玩具数据

arr = np.array([[[0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 1, 1, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0],
        [0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0]],

        [[0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 1, 0, 0],
        [0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0]]])

对于前。 ARR的[0]我要检索的非零图象的边界，

row_min, row_max, col_min, col_max = [1, 3, 1, 3]

我使用了一个for循环，如下所示，它的作品这样做

for val in arr:
    row_max, col_max = np.apply_along_axis(max,1,np.nonzero(val))
    row_min, col_min = np.apply_along_axis(min,1,np.nonzero(val)) 
    val[row_min:row_max+1,[col_min,col_max]] = 1
    val[[row_min,row_max],col_min:col_max+1] = 1

不过，我想避免的for循环（我现在有一个单独的函数上面的代码），并有这种转变的内联。

np.apply_over_axes不工作对我来说np.nonzero不采取任何轴值。我不知道如何做到分开沿着第一轴阵列（然后进行申请np.apply_along_axis(min,1,np.nonzero(val))每个二维数组时，我们就会有）

Answer 1

这里有一个与argmax效率 -

def get3Dboundaries(arr):
    row_start = arr.any(2).argmax(1)
    row_end = arr.shape[1]-arr.any(2)[:,::-1].argmax(1)-1

    col_start = arr.any(1).argmax(1)
    col_end = arr.shape[2]-arr.any(1)[:,::-1].argmax(1)-1

    return np.c_[row_start,row_end,col_start,col_end]

样品运行 -

In [61]: arr
Out[61]: 
array([[[0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 1, 1, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0],
        [0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0, 0], # different second slice for variety
        [1, 1, 1, 1, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0]]])

In [62]: get3Dboundaries(arr)
Out[62]: 
array([[1, 3, 1, 3],
       [1, 4, 0, 3]])

我们可以把它处理所有零的情况下使用无效符，说-1，像这样 -

def get3Dboundaries_v2(arr):
    row_start = arr.any(2).argmax(1)
    row_end = arr.shape[1]-arr.any(2)[:,::-1].argmax(1)-1

    col_start = arr.any(1).argmax(1)
    col_end = arr.shape[2]-arr.any(1)[:,::-1].argmax(1)-1

    out = np.c_[row_start,row_end,col_start,col_end]
    return np.where(arr.any((1,2))[:,None],out,-1)

样品运行 -

In [76]: arr
Out[76]: 
array([[[0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 1, 1, 0],
        [0, 1, 0, 1, 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]]])

In [78]: get3Dboundaries_v2(arr)
Out[78]: 
array([[ 1,  3,  1,  3],
       [-1, -1, -1, -1]])