Python SciPy ndimage.find_objects用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.ndimage.find_objects 的用法。

用法:

scipy.ndimage.find_objects(input, max_label=0)#

在标记数组中查找对象。

参数 ：：

input： 整数数组

包含由不同标签定义的对象的数组。值为 0 的标签将被忽略。

max_label： 整数，可选

要在输入中搜索的最大标签。如果没有给出max_label，则返回所有对象的位置。

返回 ：：

object_slices： 元组列表

元组列表，每个元组包含 N 个切片(N 是输入数组的维度)。切片对应于包含对象的最小平行六面体。如果缺少数字，则返回 None 而不是切片。标签l对应于返回列表中的索引l-1。

注意：

此函数对于隔离 3-D 阵列内的感兴趣体积非常有用，它不能是“seen through”。

例子：

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((6,6), dtype=int)
>>> a[2:4, 2:4] = 1
>>> a[4, 4] = 1
>>> a[:2, :3] = 2
>>> a[0, 5] = 3
>>> a
array([[2, 2, 2, 0, 0, 3],
       [2, 2, 2, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> ndimage.find_objects(a)
[(slice(2, 5, None), slice(2, 5, None)), (slice(0, 2, None), slice(0, 3, None)), (slice(0, 1, None), slice(5, 6, None))]
>>> ndimage.find_objects(a, max_label=2)
[(slice(2, 5, None), slice(2, 5, None)), (slice(0, 2, None), slice(0, 3, None))]
>>> ndimage.find_objects(a == 1, max_label=2)
[(slice(2, 5, None), slice(2, 5, None)), None]

>>> loc = ndimage.find_objects(a)[0]
>>> a[loc]
array([[1, 1, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 0, 1]])