从 numpy 数组中删除总强度低于某个阈值的片段

Question

我正在编写一个分段脚本，该脚本根据分段大小（面积）和每个分段内像素的总强度过滤分段。

按照这篇文章中的答案，我想出了如何根据区域删除细分：

Returning specific numpy label indices for an image

在脚本的最后部分，我想删除总强度低于某个阈值的片段。

希望这个例子展示了我想要完成的事情：

import numpy as np
from scipy import ndimage
A = np.array([

      [0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 0],
      [0, 2, 7, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
      [0, 0, 4, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
      [0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
      [0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 3, 0, 0],
      [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
      [0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
      [0, 0, 4, 9, 3, 0, 0, 4, 0, 0],
      [0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 5, 3, 0],
      [0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
])

我可以使用以下方法获得每个段的总和：

label_A, nb_labels = ndimage.label(A)
seg_sum = ndimage.sum(A, label_A, range(nb_labels + 1))
seg_sum

Output: array([ 0.,  4., 20.,  7., 27., 12.,  3.])`

我希望能够将总和小于 10 的任何段转换为零。任何帮助深表感谢。 谢谢

Answer 1

从seg_sum 开始，您可以检查哪些分量的总和小于10，并使用np.in1d 检查A 中哪些值设置为零：

labels_to_zero = np.arange(1,len(seg_sum))[seg_sum[1:]>=10]
# array([2, 4, 5])

ix = np.in1d(label_A, labels_to_zero)

np.where(ix, A.ravel(), 0).reshape(A.shape)

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 2, 7, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 4, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 4, 9, 3, 0, 0, 4, 0, 0],
       [0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 5, 3, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])