問題タブ [ndimage]

この画像を 2 つの領域にラベル付けしようとしています。

そして、ここに私のコードがあります:

ローパスフィルターでフィルタリングされた画像「results.png」は次のとおりです。

私の問題は、2を期待しているときに得られる出力が1であることです

ラベル付けコード自体に何か問題がありますか。それは私にはかなり簡単に思えます

として保存されている画像がありndarrayます。この配列の各ピクセルを反復処理したいと思います。

次のように、配列の各要素を反復処理できます。

これにより、次のようになります。

これらは、ピクセル内の各色の値です。私が代わりに望むのは、これらの値を 3 つずつ読み取って、次のようなものを生成することです。

Python 3.3 を使用してコードを実行しています。目標は、data_3d (1000x1000x1000 Boolean ndarray) を kernel (35x35x35 float ndarray) に関連付けることです。

次に、別の相関を実行して、前の結果を合計します。そのため、別の 1000x1000x1000 Boolean ndarray を 35x35x35 float ndarray と関連付けています。これは前の手順とまったく同じです。

ここで私は混乱します。最初の相関は 70 秒で完了します。2番目の（一見同一の）プロセスは完了しません（つまり、1時間以上待機しました...）。

2 番目の相関 (たとえば、5x5x5 配列との相関) のサイズを縮小しようとしましたが、同じ結果が得られました。

おそらく、これはメモリの問題ではありません。2 番目のプロセスでは、メモリが 18 GB でプラトーになります (ただし、まだ 14 GB を使用できます...)。

どうしたの？

これが私のコードです：

パート A:

パート B: この次のパートは決して完成しません!

編集：解決策を見つけました。パート A のカーネルは非常にまばらですが、パート B のカーネルは完全に読み込まれています。Scipy には、スパース行列のフィルター サイズを変更するための裏技が必要です。これにより、A = O(N^3) および B = O(N^3 * n^3) の時間が複雑になります。 N = 画像の 1D サイズおよび n = カーネルの 1D サイズ。

L * L行列で1、0、または-1の「島」を見つけるために、Pythonでプログラムを書いています。連結成分のこれらの「領域」を見つけ、それらのそれぞれにラベルを付け、行列 m[x][y] の特定の要素について、それが属する島のサイズを返すことができるようにする必要があります。

これにより、ランダム行列 m のラベル付きの島が得られるはずですが (例にすぎません)、特定のポイントが属する「領域」のサイズを取得する方法がわかりません。私たちを手伝ってくれますか？私はプログラミングの経験がほとんどないので、質問がばかげている場合はご容赦ください。

ありがとう

scipy.generic_filter を使用して画像を処理しようとしています。ただし、適用する関数内でウィンドウをさらにサブセット化する必要があります。つまり、汎用フィルター内で 2D ウィンドウを 1D 配列に変換するために使用されるプロセス (関数) を知る必要があるため、適用された関数内で 2D 配列を正しい方法で再作成できます。scipy フィルターが 2D を 1D に再形成するために使用する関数を知っている人はいますか?

次の寸法 x、y、z の 2 つの画像があります。

img_a: 50、50、100

img_b: 50, 50

インデックスは画像全体で変化するため、img_a の z-dim を 100 から 1 に減らしたいと思います。値だけを img_b に格納されているインデックスと一致するように取得します。

これにより、次の寸法の 3 番目の画像が生成されます。

img_c: 50, 50

この問題に対処する関数は既にありますか?

ありがとう、ピーター