瞄准质心 - scipy / numpy答案

【问题标题】：targeting center of mass - scipy / numpy瞄准质心 - scipy / numpy
【发布时间】：2018-04-01 05:09:53
【问题描述】：

鉴于以下情况：

from scipy.ndimage import center_of_mass
from numpy import array

A = array([
  [ 255, 255, 0, 0 ]
  [ 255, 255, 0, 0 ],
  [ 0   , 0,  0, 0 ],
  [ 0   , 0,  0, 0 ]
])

cm = center_of_mass(A)
# cm = (0.5, 0.5)

centered = ???
cmc = center_of_mass(centered)
# cmc ~= (1.5,1.5)

我们如何移动这个ndarray /图像，使其居中，基于它的质心？

我们的目标结果如下：

centered = array([
  [ 0,   0,   0, 0 ],
  [ 0, 255, 255, 0 ],
  [ 0, 255, 255, 0 ],
  [ 0,   0,   0, 0 ]
])

【问题讨论】：

从cm中寻找欧几里得距离最小的点并以它为中心切片？
这将有无限数量的没有约束的解决方案。
好的，让我澄清一下问题的约束

标签： python numpy image-processing scipy linear-algebra

【解决方案1】：

很容易：

找到几何中心

import numpy as np

c1 = center_of_mass(np.ones_like(A))
#or : c1 = [A.shape[0]/2.,A.shape[1]/2.]

通过差异移位矩阵

S = np.roll(A, c1[0]-cm[0] , axis=0)
S = np.roll(S, c1[0]-cm[0] , axis=1)

答案将是：

    Out[18]: 
    array([[  0,   0,   0,   0],
           [  0, 255, 255,   0],
           [  0, 255, 255,   0],
           [  0,   0,   0,   0]])

【讨论】：

自roll只会为整数工作，当质量中心位于子像素值时有没有办法做到这一点？ span>
@ cocious_cosmo。您是否熟悉图像重新采样？ span>
我必须添加int函数来获取答案。 S = np.roll(A, int(c1[0] - cm[0]), axis=0)之后我得到了所需的矩阵。显然，阵列需要整数格式或切片索引的@ 987654327方法。我理解这里没有适当的方法丢失了一些清晰度 - 即。获得确切的解决方案 - 所以任何进一步的帮助如何做到这一点。 span>