在numpy阵列上创建边界

Question

我正在寻找一种算法，可以帮助我在二维阵列上的非零点周围创建边界。让我举个例子

我有以下数组：]

我想要一个算法，它能让我以最有效的方式在每个小“岛屿”周围建立一个“路障”。在上下文中，每组1代表了这个资源管理游戏中的一个资源来源，我想在它周围筑墙，以防我的对手

基本上，该算法应给出下图中的2s值：

这方面有几点：

• 阵列始终为正方形，但每个维度的大小可以从12到40不等
• 单位不能在对角线上移动
• 可以有各种岛屿（一组1s），可以有各种不规则形状
• 有时，如果两个离得很近的“岛屿”离得很近，用同一个路障封锁它们可能会更有效

有什么想法吗？我甚至不知道如何用谷歌搜索这个问题，所以我最终什么也没找到。谢谢大家!

EDIT1:创建初始数组的代码 编辑2：修正了答案

import numpy as np

size = 15
test_mat = np.zeros((size, size))
test_mat[(4, 5, 5, 6), (5, 4, 6, 5)] = 1
test_mat[(9, 9, 9, 10, 10, 11, 11), (8, 9, 10, 8, 10, 8, 10)] = 1

Answer 1

这并不能解决我的问题，只是想发布一个我正在玩的想法。代码如下：

import numpy

# Generate the map
size = 15
test_mat = np.zeros((size, size))
test_mat[(4, 5, 5, 6), (5, 4, 6, 5)] = 1
test_mat[(9, 9, 9, 10, 10, 11, 11), (8, 9, 10, 8, 10, 8, 10)] = 1

# Find a solution by applying a convulsion
conv_mat = np.array([
        [0, 1, 0], 
        [1, 1, 1],
        [0, 1, 0]])

conv = convolve(test_mat, conv_mat)
conv[test_mat > 0] = 0
conv[conv > 0] = 2
conv[test_mat > 0] = 1 # Mark the resources as 1

使用此代码可以获得：

但是，正如您所看到的，当存在差距时，这并没有找到正确的解决方案

Answer 2

这个怎么样：

import numpy as np
from scipy.ndimage import binary_dilation, binary_erosion

size = 15
test_mat = np.zeros((size, size))
test_mat[(4, 5, 5, 6), (5, 4, 6, 5)] = 1
test_mat[(9, 9, 9, 10, 10, 11, 11), (8, 9, 10, 8, 10, 8, 10)] = 1

dilated = binary_dilation(test_mat).astype(int)
eroded = binary_erosion(dilated)
borders = dilated-eroded

其中：

[[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]