用python中的反射填充有效地填充掩码数组值

Question

我在一个区域中有一个带有掩码值的方阵（图像）。掩码对应于靠近边界的区域中的缺失值（总是）。我想创建一个新图像，其中掩蔽值替换为实际图像值存在的值的反射填充。我怎么能在python中这样做？

在下面的示例中，我想用中间面板的反射图像替换（左侧面板）黄色区域，其中存在数据。结果应该类似于右面板图像（这里的填充不是我所追求的适当反射填充，因为我只是使用了简单的配方right_image = np.where(temp.mask,middle_image[::-1,::-1],middle_image)）

编辑：我尝试将图像逐行横向，并使用numpy反射填充，代码如下，但它不起作用：

# Row Reflect 
# Here out_image is the original image, where -2 is no data value
xx = []
for i in range(6000): # Number of rows
    temp1 = np.ma.array(out_image[0,i,:],mask= out_image[0,i,:]==-2) # Create mask per row, -2 is the masked value
    edges = ma.flatnotmasked_edges(temp1) # Find edges
    #if edges is not None:
    xx += [np.expand_dims(np.pad(temp1.data[edges[0]:edges[1]],((edges[0],temp1.shape[0]-edges[1])),mode='reflect'),0)]
out = np.concatenate(xx)
#out = out.reshape(2000,2000)

结果不正确。

Answer 1

如果我理解正确，您想向蒙版区域添加反射（180° 旋转）。您可以使用scipy.ndimage.rotate (docs) 并添加两个图像。

这样的东西有用吗？：

from scipy.ndimage import rotate
# sample mask for a 768 * 1024 image
line = lambda x: 400 - 200 * x/800   
mask = np.indices(im.shape[:2])
mask = line(mask[0])<mask[1]

plt.imshow(im*mask[:,:,None])
plt.show()

im2=rotate(im, 180) 
plt.imshow(im*mask[:,:,None] + im2*~mask[:,:,None])
plt.show()