Эффективно получайте границы изображения между сложенными изображениями в трехмерном массиве

Question

Я пытаюсь упаковать изображения MNIST, используя минимальные и максимальные ненулевые значения столбцов и строк для каждого изображения.Я могу сделать это с помощью цикла for, но я хочу знать, можно ли это сделать без цикла.Вот некоторые данные игрушки

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]]])

Например.для arr [0] я хочу получить ненулевые границы изображения как

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

Я делаю это с помощью цикла for следующим образом, и он работает

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

Однако я хочу избежать цикла for (в настоящее время у меня есть код выше в отдельной функции) и сделать это преобразование встроенным.

np.apply_over_axes не работает для меня, так как np.nonzero не принимает значения оси.Я не уверен, как просто разбить массив вдоль первой оси (а затем продолжить применять np.apply_along_axis(min,1,np.nonzero(val)) для каждого из двухмерных массивов, которые у нас будут)

Answer 1

Вот один с argmax для эффективности -

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]

Пример выполнения -

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]])

Мы можем сделать так, чтобы он обрабатывал все регистры нулей с недопустимым спецификатором, скажем -1Примерно так:

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)

Пробный прогон -

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]])