Có chức năng "bounding box" (slice với giá trị khác 0) cho một ndarray trong NumPy không?

Question

Tôi đang xử lý các mảng được tạo thông qua numpy.array() và tôi cần vẽ các điểm trên canvas mô phỏng hình ảnh. Vì có rất nhiều giá trị bằng không quanh phần trung tâm của mảng chứa dữ liệu có ý nghĩa, tôi muốn "cắt" mảng, xóa các cột chỉ chứa số không và các hàng chỉ chứa số không. Vì vậy, tôi muốn biết một số chức năng cục bộ hoặc thậm chí một đoạn mã để "cắt" hoặc tìm một "hộp giới hạn" để chỉ cắt phần chứa dữ liệu của mảng đó.

(. Vì nó là một câu hỏi khái niệm, tôi không đặt bất kỳ mã, xin lỗi nếu tôi nên, tôi rất tươi để niêm yết tại SO)

Thanks for reading

Answer 1

Đoạn code dưới đây, từ this answer chạy nhanh nhất trong các thử nghiệm của tôi:

def bbox2(img): 
    rows = np.any(img, axis=1) 
    cols = np.any(img, axis=0) 
    ymin, ymax = np.where(rows)[0][[0, -1]] 
    xmin, xmax = np.where(cols)[0][[0, -1]] 
    return img[ymin:ymax+1, xmin:xmax+1] 

Câu trả lời được chấp nhận sử dụng argwhere làm việc nhưng chạy chậm hơn. Tôi đoán là, bởi vì argwhere phân bổ một mảng đầu ra khổng lồ của các chỉ mục. Tôi đã thử nghiệm trên một mảng 2D lớn (một hình ảnh 1024 x 1024, với khoảng 50x100 vùng không đông).

Answer 2

Cái gì như:

empty_cols = sp.all(array == 0, axis=0) 
empty_rows = sp.all(array == 0, axis=1) 

Mảng kết quả sẽ là mảng boolian 1D. Lặp lại chúng từ cả hai đầu để tìm 'bounding box'.

Answer 3

này nên làm điều đó:

from numpy import array, argwhere 

A = array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
      [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
      [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], 
      [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0], 
      [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 
      [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
      [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]) 

B = argwhere(A) 
(ystart, xstart), (ystop, xstop) = B.min(0), B.max(0) + 1 
Atrim = A[ystart:ystop, xstart:xstop]