scipy.ndimage.label：包括误差范围

Question

在读了一个关于scipy.ndimage.label（Variable area threshold for identifying objects - python），我想在标签中包含一个“误差范围”。在

在上述链接讨论中： 上面的蓝色圆点怎么也包括在内（假设它错误地与橙色最大的对象断开连接）？在

我找到了structure属性，通过改变数组（从np.ones公司（3，3，3）比这更重要（我希望它是3D的）。然而，不幸的是，将“structure”属性调整为更大的数组似乎不起作用。它要么给出维度的错误（RuntimeError：结构和输入必须具有相等的秩 )或者它不会改变任何东西。。在

谢谢！在

代码如下：

labels, nshapes = ndimage.label(a, structure=np.ones((3,3,3)))

其中a是一个3D数组。在

Answer 1

这里有一个使用^{}的可能方法。在2D示例中更容易看到发生了什么，但最后我将演示如何将其推广到3D。在

In [103]: a
Out[103]: 
array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 1, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]])

In [104]: from scipy.ndimage import label, binary_dilation

将每个“形状”向下和向右延伸一个像素：

^{pr2}$

将label应用于填充数组：

In [107]: labels, numlabels = label(b)

In [108]: numlabels
Out[108]: 2

In [109]: labels
Out[109]: 
array([[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [2, 2, 2, 0, 1, 1, 0],
       [2, 2, 2, 0, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 0, 0, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 0, 1, 1]], dtype=int32)

通过将a乘以labels，我们得到了a所需的标签数组：

In [110]: alab = labels*a

In [111]: alab
Out[111]: 
array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [2, 2, 0, 0, 1, 0, 0],
       [2, 2, 0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
       [2, 2, 2, 0, 0, 0, 0]])

（这假定a中的值为0或1。如果不是，可以使用alab = labels * (a > 0)。）

对于三维输入，必须将structure参数改为binary_dilation：

struct = np.zeros((3, 3, 3), dtype=int)
struct[1:, 1:, 1:] = 1
b = binary_dilation(a, structure=struct).astype(int)