如何在 2d numpy 数组中的特定值周围创建非矩形边界框？

Question

我有一个 2D numpy 数组。我想在数组的特定值周围找到非矩形边界框。矩形边界框已经在Question:How to select all locations of unique elements in numpy 2d array with bounding box around them?中解决了

让我们考虑以下示例

array([[1, 1, 2, 2],\
      [0, 1, 0, 1],\
      [3, 0, 1, 4],\
      [0, 3, 1, 1]])

结果有点复杂

 For one unique value 1, (0,0),(0,1),(1,1),(1,2),(1,3),(2,2), (3,2),(3,3)

我们希望以这样一种方式构建索引，即在区域内考虑极值内的零值。从这个意义上说，它更像是一个区域段问题，除了区域内的零之外，它的值完全相同。它定义了一个区域的边界。

需要注意的是，该区域仅由唯一值和零组成。通过构造问题，彼此之间不能存在任何非唯一值。

也许是图像处理意义上的图像中的轮廓查找问题（我不确定）

我们找到了这个区域。我们想从一堆特征中搜索哪个特征位于某个区域。例如，我们检测 SIFT。我们想找出哪些 sift 特征位于一个独特的区域，而不需要对特征进行任何比较。

请让我知道进一步澄清。

编辑：重要的是要注意这不是连接组件问题。在连通分量中，一个区域实际上由同质值组成。在我们的例子中，两者之间可以有零（或任何其他值）。所以这只是检测受唯一值约束的区域。还需要注意的是，在该区域内不能有任何任意值，只能有一个值，例如描绘背景的零或 255。

非常感谢。

Answer 1

您可以使用基于graph partition method 的分段算法。例如，您可以使用Random Walker。但是您必须通过以下方式更改权重。

对于每个像素 v_i 让 g_i 为像素的颜色。而原始算法将 w_{ij} 定义为：

w_{ij} = exp{-beta*(g_i - g_j)^2)}

然后您应该在g_i==0 或g_j==0 时设置w_{ij}=0。