瞄准质心 - scipy / numpy

Question

以下是给定内容：

from scipy.ndimage import center_of_mass
from numpy import array

A = array([
  [ 255, 255, 0, 0 ]
  [ 255, 255, 0, 0 ],
  [ 0   , 0,  0, 0 ],
  [ 0   , 0,  0, 0 ]
])

cm = center_of_mass(A)
# cm = (0.5, 0.5)

centered = ???
cmc = center_of_mass(centered)
# cmc ~= (1.5,1.5)

我们如何将这个ndarray / 图像移动，使其以重心为中心呢？

我们的目标结果如下：

centered = array([
  [ 0,   0,   0, 0 ],
  [ 0, 255, 255, 0 ],
  [ 0, 255, 255, 0 ],
  [ 0,   0,   0, 0 ]
])

- datavoredan

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寻找距离cm最近的点，并以此为中心切割？ - Divakar

这将在没有约束条件的情况下拥有无限数量的解。 - Psidom

好的，让我就限制条件给这个问题添加一些澄清。 - datavoredan

Answer 1

很简单：

1. find the geometrical center

   import numpy as np
   
   c1 = center_of_mass(np.ones_like(A))
   #or : c1 = [A.shape[0]/2.,A.shape[1]/2.]
   

2. shift the matrix by the diffrenence

   S = np.roll(A, c1[0]-cm[0] , axis=0)
   S = np.roll(S, c1[0]-cm[0] , axis=1)
   

答案将是：

    Out[18]: 
    array([[  0,   0,   0,   0],
           [  0, 255, 255,   0],
           [  0, 255, 255,   0],
           [  0,   0,   0,   0]])

- Yasin Yousif

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由于“roll”仅适用于整数，当质心位于亚像素值时是否有方法可以实现此操作？ - curious_cosmo

@curious_cosmo。你熟悉图像重采样吗？ - Mad Physicist

我不得不添加一个int函数来获得答案。 S = np.roll(A, int(c1[0] - cm[0]), axis=0) 然后我得到了想要的矩阵。显然，数组需要整数格式或切片索引的__index__方法。我理解在没有适当的方法（即获得精确解）的情况下，这里会失去一些清晰度，所以如果需要进一步帮助，请随时提出。 - double0darbo