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python - 计算numpy数组的周长

coder 2023-08-26 原文

我想计算给定 numpy 数组结构的周长。对于周长，我的意思是 numpy 数组中结构的精确周长。该结构可能包含孔。

我目前的做法是这样的:

import numpy   
a = numpy.zeros((6,6), dtype=numpy.int)
a[1:5, 1:5] = 1;a[3,3] = 0
# Way 1
s = ndimage.generate_binary_structure(2,1)
c = ndimage.binary_dilation(a,s).astype(a.dtype)
b = c - a  
numpy.sum(b) # The result, however the hole is calculated as 1, although there are 4 edges

# Way 2
b = ndimage.distance_transform_cdt(a == 0,metric='taxicab') == 1 
b = b.astype(int)
numpy.sum(b) # same as above

如您所见，它显示了所有相邻的单元格，但它们的总和不等于补丁的周长。示例数组中的孔被计算为 1，尽管它正确地具有 4 个边。不同形状的较大孔也存在类似问题。

我过去也问过类似的问题，但所有提供的解决方案最终都无法以正确的输出值解决。 有人知道如何做到这一点？ 请不要使用除 numpy、scipy 和基础包之外的其他包。

最佳答案

计算内部和边缘处的边数(假设二值图像):

n_interior = abs(diff(a, axis=0)).sum() + abs(diff(a, axis=1)).sum()
n_boundary = a[0,:].sum() + a[:,0].sum() + a[-1,:].sum() + a[:,-1].sum()
perimeter = n_interior + n_boundary

如果图像被适本地补零，您可以省略 n_boundary。

关于python - 计算numpy数组的周长，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13443246/

pythonnumpysectionsummultidimensional-arraymorphological-analysis

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