如何将python点列表转换为numpy图像数组？答案

【问题标题】：How to convert python list of points to numpy image array?如何将python点列表转换为numpy图像数组？
【发布时间】：2012-09-22 03:39:21
【问题描述】：

我有一个 Python 点列表（x/y 坐标）：

   [(200, 245), (344, 248), (125, 34), ...]

它表示二维平面上的轮廓。我想使用一些 numpy/scipy 算法进行平滑、插值等。它们通常需要 numpy 数组作为输入。例如scipy.ndimage.interpolation.zoom。

从我的点列表中获取正确的 numpy 数组的最简单方法是什么？

编辑：我在我的问题中添加了“图像”一词，希望现在清楚，如果它在某种程度上具有误导性，我真的很抱歉。我的意思的例子（指向二进制图像数组）。

输入：

[(0, 0), (2, 0), (2, 1)]

输出：

[[0, 0, 1],
 [1, 0, 1]]

此处接受的答案是工作示例：

import numpy as np

coordinates = [(0, 0), (2, 0), (2, 1)]

x, y = [i[0] for i in coordinates], [i[1] for i in coordinates]
max_x, max_y = max(x), max(y)

image = np.zeros((max_y + 1, max_x + 1))

for i in range(len(coordinates)):
    image[max_y - y[i], x[i]] = 1

【问题讨论】：

numpy.array(your_list) 可能是一个好的开始...？
不是一个开始...但真正的意思是代表无论如何...

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

啊，现在好多了，所以你确实有所有你想要填补的点......那么它很简单：

image = np.zeros((max_x, max_y))
image[coordinates] = 1

你可以先创建一个数组，但这不是必须的。

【讨论】：

@Alex，好吧，您可能必须知道缩放对图像的作用......顺便说一句。忘了设置数据类型（np.zeros((max_x, max_y), dtype=bool)），不过如果你想放大，也许没有意义。

【解决方案2】：

numpy.array(your_list)

numpy 有非常丰富的文档，您应该尝试阅读。你可以在网上找到它，或者在 REPL 上输入help(obj_you_want_help_with)（例如help(numpy)）。

【讨论】：

很抱歉，这对我有什么帮助？我说我需要一个 numpy 数组，我可以将它用作 scipy 函数的输入，并举了一个例子（缩放）。

【解决方案3】：

基于 Jon Clements 和 Dunes 所说的，在做之后

new_array = numpy.array([(200, 245), (344, 248), (125, 34), ...])

您将得到一个二维数组，其中第一列包含 x 坐标，第二列包含 y 坐标。该数组可以进一步拆分为单独的 x 和 y 数组，如下所示：

x_coords = new_array[:,0]
y_coords = new_array[:,1]

【讨论】：

... 或直接使用(x_coords, y_coords)=new_array.T，其中.T 是.transpose() 方法的快捷方式。
Rigt，皮埃尔 GM。我几乎提到了这一点，因为它是我的首选方式，因为它使用的命令更少。我决定从概念的角度来看，我写的内容可能更简单。不过，例子越多越好。