如何在二维布尔数组中获取相同值的子区域[重复]答案

【问题标题】：How to get subregions of same values in 2D boolean array [duplicate]如何在二维布尔数组中获取相同值的子区域[重复]
【发布时间】：2021-11-10 21:26:18
【问题描述】：

array([[1, 1, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [1, 0, 1, 1, 0]])

您好，我正在尝试在 python 中找到一种方法来提取布尔数组的索引，其中部分具有相同的值或连续。

理想情况下，我想要每个突出显示部分的索引。

【问题讨论】：

可能是np.where(m)?
当你解释你尝试了什么以及你卡在哪里时，你可能会得到更好的答案。
如果你想要 individual 部分，而不仅仅是所有位置，可能值得查看scipy.ndimage.measurements.label

标签： python arrays numpy matrix boolean

【解决方案1】：

teste = ([[1, 1, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [1, 0, 1, 1, 0]])

for x in range(len(teste)):
    for y in range(len(teste[x])):
        if teste[x][y] == 1:
            print('ROW: ' + str(x) + ' COL: ' + str(y) + ' IS: ' + str(teste[x][y]))

输出：

ROW: 0 COL: 0 IS: 1
ROW: 0 COL: 1 IS: 1
ROW: 0 COL: 4 IS: 1
ROW: 1 COL: 0 IS: 1
ROW: 2 COL: 2 IS: 1
ROW: 2 COL: 3 IS: 1
ROW: 2 COL: 4 IS: 1
ROW: 3 COL: 3 IS: 1
ROW: 3 COL: 4 IS: 1
ROW: 4 COL: 0 IS: 1
ROW: 4 COL: 2 IS: 1
ROW: 4 COL: 3 IS: 1

【讨论】：

【解决方案2】：

那是之前已经回答过的连通分量分析。这是一个修改后的可能解决方案。

    import numpy as np
from scipy.ndimage.measurements import label


    def analysis(array):
        labeled, _ = label(array, np.ones((3, 3), dtype=np.int))
        for i in np.arange(1, np.max(labeled)+1):
            pixels = np.array(np.where(labeled == i))
            x1 = np.min(pixels[1, :])
            x2 = np.max(pixels[1, :])
            y1 = np.min(pixels[0, :])
            y2 = np.max(pixels[0, :])
            print(str(i) + ' | slice: array[' + str(y1) + ':' + str(y2) + ', ' + str(x1) + ':' + str(x2) + ']')
    
    
    example1 = np.array([
       [1, 1, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [1, 0, 1, 1, 0]
    ]).astype(bool)
   
    
    for a in [example1]:
        print(a, '\n')
        analysis(a)

这是输出（没有例子）：

[[...]] 

1 | slice: array[1:2, 3:5]
2 | slice: array[4:6, 6:8]
3 | slice: array[8:8, 2:2]

【讨论】：