对象沿维度的大小？

Question

我有一个 3D 标签矩阵。使用 ndimage.sum 我可以获得标记的对象大小，这对于基于体积的过滤非常有用。我的问题是：我能否轻松获得沿每个轴的对象大小，以消除仅在一个平面上的对象，例如？

一点代码可能会更清楚...

from scipy import ndimage
labmat,n = ndimage.label(np.random.rand(30,30,30) > 0.99)
sizes = ndimage.sum(labmat.astype(bool),labmat,range(n+1))

现在有没有办法让 3D 数组在每个维度上表示它们的表面，而不是用一维来表示标记对象的体积？一个 30 维数组表示它们在每个平面中的表面也可以，但我更喜欢第一个选项。

Answer 1

您可以使用 ndimage.find_objects 找到每个标签的边界框。边界框由切片元组给出。例如，

data_slices = ndimage.find_objects(labmat)
# [(slice(0L, 1L, None), slice(4L, 5L, None), slice(28L, 29L, None)),
#  (slice(0L, 1L, None), slice(25L, 26L, None), slice(19L, 20L, None)),
#  (slice(0L, 1L, None), slice(27L, 28L, None), slice(10L, 11L, None)),
#  (slice(0L, 1L, None), slice(28L, 29L, None), slice(7L, 8L, None)),
# ...

然后您可以使用

找到每个边界框的大小

sizes = np.array([[s.stop-s.start for s in object_slice] 
                  for object_slice in data_slices])
# array([[1, 1, 1],
#        [1, 1, 1],
#        [1, 1, 1],
#        [1, 1, 1],
# ...

并创建一个布尔掩码，对于所有 3 个维度的长度都大于 1 的每个框都为 True：

mask = (sizes > 1).all(axis=1)

使用np.flatnonzero查找对应的索引：

idx = np.flatnonzero(mask)

您还可以使用切片 select 来自 labmat（或原始数组）的值区域。例如，

for i in idx:
    print(labmat[data_slices[i]])

import numpy as np
from scipy import ndimage
np.random.seed(2016)

labmat, n = ndimage.label(np.random.rand(30,30,30) > 0.5)
data_slices = ndimage.find_objects(labmat)
sizes = np.array([[s.stop-s.start for s in object_slice] 
                  for object_slice in data_slices])
mask = (sizes > 1).all(axis=1)
idx = np.flatnonzero(mask)
for i in idx:
    print(labmat[data_slices[i]])

对象沿维度的大小？

Objects' sizes along dimension?

python

image-processing

scipy

ndimage