如何扩展/膨胀一个numpy数组？

Question

我正在进行图像分析，并生成了一组布尔类型的种子 数组:

import numpy as np

# Example output array
a = np.array([[False, False, False], [False, True, False], [False, False, False]])

>>> a
array([[False, False, False],
       [False,  True, False],
       [False, False, False]])

我希望对True值周围的区域进行进一步分析，因此我想要扩展它（比如增加一定数量的像素）。这将导致以下结果：

>>> a
array([[False, True, False],
       [True, True, True],
       [False, True, False]])

有没有任何函数或简单的方法来解决我的“径向扩展”问题？

提前感谢，BBQuercus

- BBQuercus

Answer 1

为什么不直接使用scipy.ndimage.binary_dilation呢？

import numpy as np
from scipy import ndimage

a = np.array([
    [False, False, False],
    [False,  True, False],
    [False, False, False],
])
b = ndimage.binary_dilation(a, [
    [False, True, False],
    [ True, True,  True],
    [False, True, False],
])

结果：

>>> a
array([[False, False, False],
       [False,  True, False],
       [False, False, False]])
>>> b
array([[False,  True, False],
       [ True,  True,  True],
       [False,  True, False]])

- LemmeTestThat

Answer 2

使用scipy.signal.convolve2d解决方案：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d


# Example input
# [[False False False False False]
#  [False False  True  True False]
#  [False False False False False]
#  [False False False False False]
#  [False False False False  True]]
in_array = np.zeros((5, 5), dtype=bool)
in_array[1,2] = True
in_array[1,3] = True
in_array[4,4] = True

# Kernel: here you should define how much the True "dilates"

kernel = np.asarray([[False, True, False],
                     [True, True, True],
                     [False, True, False]])

# Convolution happens here
# Convolution is not possible for bool values though, so we convert to int and
# back. That works because bool(N) == True if N != 0.
result = convolve2d(in_array.astype(int), kernel.astype(int), mode='same').astype(bool)
print(result)

# Result:
# [[False False  True  True False]
#  [False  True  True  True  True]
#  [False False  True  True False]
#  [False False False False  True]
#  [False False False  True  True]]

- Leporello

Answer 3

一个简单的方法是创建一个更大的数组，并将较小的数组嵌入其中，如下所述： 如何将小的numpy数组“嵌入”到大的numpy数组的预定义块中？ 我刚开始尝试在stackoverflow上回答问题，所以我是个初学者。如果我的答案太简单或不符合您的要求，请谅解。

- Prateek Sridhar

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很遗憾，我无法将它嵌入到更大的数组中 - 所有图像的大小（像素）都相同。嵌入会导致进一步分析出现偏差/阻碍。但我仍然可能能够使用其中的一些内容。谢谢。 - BBQuercus