問題タブ [neighbours]

一連のノード (1 2 3) があり、これらのノードがアーク (1,2)、(1,3)、および (2,3) を介して接続されているとします。一緒にネットワークを表します。

すべての隣接ノードを含むノードのサブセットを作成するにはどうすればよいですか? つまり、次のサブセットを次のようにしたくありません。

この Python コードはかなりかけ離れていますが、次のようなアイデアが得られるかもしれません。

ノードiの直近の隣人を見つけるために自我関数を使用しています。

print ステートメントの出力は次のとおりです。

リストから整数にアクセスするにはどうすればよいですか: 119 95 237 276?

みんな、グリッド内のセルの周りの 1 の数を見つけなければならないタスクを与えられました。例の図の例 セルの周りに 3 つの 1 があるため、3 を取得する必要があります。だから私はコードを実行し、それを正しくしましたが、関数を使用して同じコードを実行するとエラーが発生し、あなたの助けが必要です.

以下を探しています。領域としてラベル付けされたnumpy配列があります。numpy 配列は、セグメント化された画像を表します。領域は、同じ値を持つ隣接するセルの数です。それぞれの地域には独自の価値があります。3 つのリージョンを持つ単純化されたバージョンは次のようになります。

出力：

上記の例では、3 つの個別の領域があり、それぞれに一意の値 (この場合は 1、2、3) のラベルが付けられています。

私が欲しいのは、個々の地域ごとに隣接する（隣接する）地域の値です。したがって、この場合：

• リージョン 1 はリージョン 2 に隣接しています
• リージョン 2 はリージョン 1 および 3 に隣接しています
• リージョン 3 はリージョン 2 に隣接しています

これを達成するための最もエレガントで最速の方法は何でしょうか?

どうもありがとう！

分析が必要な画像 (または数百個) があります。目標は、互いに近くにあるすべての黒い斑点を見つけることです。

たとえば、水平距離が 160 ピクセル、垂直距離が 40 ピクセルのすべての黒点。

今のところ、各ピクセルを見て、黒いピクセルがある場合は、再帰メソッドを呼び出してその隣を見つけます（必要に応じてコードも投稿できます）

動作しますが、非常に遅いです。現時点では、スクリプトは画像のサイズに応じて約 3 ～ 4 分実行されます。

これを達成するための簡単で高速な方法はありますか (ここで役立つ scikit-image メソッドが最適です)。私は Python を使用しています。

編集: を使用しようとしましscikit.measure.find_contoursたが、黒い斑点の輪郭を含む配列を持つ配列ができました。これで、これらの輪郭の近傍で輪郭を見つけるだけで済みます。

とnb_insertは どう違いますaodv.ccか？aodv_rtable.hbheadrt_nblist