数组统计函数
ndimage提供一系列函数，可以计算标注后的数组的相关特征，比如最值、均值、均方根等。
下列函数，如果未作其他说明，那么就有3个参数，分别是(input, labels=None, index=None)，其中input为输入数组；labels为input的标签，形状和input相同；index为整数或者整数数列，为用于计算的label。
| 函数 | 物理量 | 函数 | 物理量 |
|---|---|---|---|
| mean | 平均值 | center_of_mass | 质心 |
| maximum | 最大值 | maximum_position | 最大值位置 |
| minimum | 最小值 | minimum_position | 最小值位置 |
| median | 中位数 | extrema | 最大值、最小值，及其位置 |
| sum_labels | 求和 | ||
| variance | 方差 | standard_deviation | 标准差 |
示例如下
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
import numpy as np import scipy.ndimage as sn
x = np.random.randint(10, size=(3,3)) print(x) ''' [[0 3 5] [9 3 1] [1 5 7]] ''' sn.center_of_mass(x) # (1.1470588235294117, 1.088235294117647) sn.extrema(x) # (0, 9, (0, 0), (1, 0)) |
连通域标记
通过label函数，可以对数组中的连通区域进行标注，效果如下
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
from scipy.ndimage import label import numpy as np a = np.array([[0,0,1,1,0,0], [0,0,0,1,0,0], [1,1,0,0,1,0], [0,0,0,1,0,0]]) labels, N = label(a) print(labels) ''' [[0 0 1 1 0 0] [0 0 0 1 0 0] [2 2 0 0 3 0] [0 0 0 4 0 0]] ''' print(N) 4 |
在label函数中，还有一个用于规范何为“连通”的参数，即structure，其数据类型为二值数组，其维度与输入的input相同。
在上面的示例中，连通域1,3,4尽管没有上下左右的联系，但在对角线上是有交集的，通过调整structure参数，可以提供一种将这三个区域连在一起的连通域方案。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
stru = np.ones([3,3]) bLab, bN = label(a, stru) print(bLab) ‘'‘ [[0 0 1 1 0 0] [0 0 0 1 0 0] [2 2 0 0 1 0] [0 0 0 1 0 0]] '‘' |
可见，这次只选出了两组连通域。
连通域统计
前面提到的所有统计函数，形参都有三个，分别是input, labels, index，其中input为输入数组，labels为将要处理的连通域，index为准备处理的连通域序号。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
np.random.seed(42) test = np.random.rand(5,5) test[test<0.8] = 0 labels, N = sn.label(test) print(N) # 2 print(labels) # ‘'‘ [[0 1 0 0 0] [0 0 2 0 0] [0 2 2 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0]] '‘' print(test) ‘'‘ [[0. 0.95071431 0. 0. 0. ] [0. 0. 0.86617615 0. 0. ] [0. 0.96990985 0.83244264 0. 0. ] [0. 0. 0. 0. 0. ] [0. 0. 0. 0. 0. ]] '‘' |
接下来通过连通域统计函数，针对某个连通域进行计算
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1 2 3 4 5 6 |
>>> sn.mean(test, labels, 1) 0.9507143064099162 >>> sn.mean(test, labels, 2) 0.8895095462457837 >>> sn.mean(test, labels, 0) 0.0 |
当index=1时，会找出labels中为1的位置，然后把test中这些位置的元素求平均。
