Получение границы формы массива с дыркой - PullRequest
Новая
       21

Получение границы формы массива с дыркой

1 голос
/ 15 апреля 2019

Я пытаюсь получить ndarray точек вдоль границы формы, обозначенной 1 в массиве. Я попытался использовать scipy.spatial.ConvexHull, но граница, созданная выпуклой оболочкой, не учитывала отверстие в середине фигуры (мне также нужна граница вокруг отверстия). Это та граница, которую я пытаюсь создать из массива. Как я могу учесть дыру в форме?

enter image description here

Цветная область - это область, из которой должны быть рассчитаны граничные точки. enter image description here

import numpy as np
from skimage.measure import label, regionprops
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d, ConvexHull


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

coords = []
for x in range(arr.shape[0]):
    for y in range(arr.shape[1]):
        if arr[x][y] > 0:
            tile = [x,y]
            coords.append(tile)
            # print("tile", tile)
coords = np.array(coords)
# print(coords)

hull = ConvexHull(coords)
plt.plot(coords[:,0], coords[:,1], 'o')
for simplex in hull.simplices:
    plt.plot(coords[simplex, 0], coords[simplex, 1], 'k-')

plt.plot(coords[hull.vertices,0], coords[hull.vertices,1], 'r--', lw=2)
plt.plot(coords[hull.vertices[0],0], coords[hull.vertices[0],1], 'ro')

1 Ответ

1 голос
/ 16 апреля 2019

Это немного странно, но если вы сверните нули с нужным ядром (v4 или v8), вы получите внешнюю часть плюс границу, поэтому, если вы выполните операцию and с внутренней частью, вы получитетолько граница.Вот пример: 

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d

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

# v4 example, 
kernel = np.array([
    [0,1,0],
    [1,0,1],
    [0,1,0],
])

# you have to zero pad first in order to get the edges
padded = np.pad(arr, ((1, 1), (1, 1)), 'constant', constant_values=0)

# the `astype(bool)` is for normalization
# the `and` operation in this case is the elementwise product
frontier = convolve2d(1-padded, kernel, mode='valid').astype(bool) * arr
...