如何在Python中高效地计算2D网格上的一组1？[下图]

Question

我有几百个2D的numpy数组。它们包含0和1。以下是一些带有图形示例的数组，黄色表示1，紫色表示0：

grid1=np.array([[1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
               [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
               [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
               [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
               [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

plt.imshow(grid1)

grid2=np.array([[1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
               [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
               [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
               [1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
               [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

plt.imshow(grid2)

grid3=np.array([[1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1],
               [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1],
               [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
               [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0],
               [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]])

plt.imshow(grid3)

我正在寻找一种高效的方法来计算图像中黄色斑点的数量。从上到下的图像中有2、1和4个斑点。

是否有一种简单的方法来做到这一点，或者我必须检查每个黄色位是否与所有其他黄色位在同一个斑点中，并为此编写脚本？（看起来非常痛苦。）

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Answer 1

scipy.ndimage.measurements.label 可以满足你的需求。

- Eelco Hoogendoorn