我可以帮助您进行翻译。以下是需要翻译的内容:
我希望将指数等于0的值(即零区域)赋予其邻域中最常见的值。该操作本质上关闭了零区域。我尝试过多种膨胀、腐蚀、灰度闭合(grey-closing)和其他形态学操作(morphology operations)的变化,但是我无法完全消除零区域(而不是笨拙地混合其他区域)。一个不错的方法是定义一个仅在零上卷积的核,并在滤波区域中设置具有最常见标签的值。但我不确定如何实现这一点。
我有一个由0及以上整数组成的2D numpy数组,其中数值代表区域标签。例如,
array([[9, 9, 9, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
[9, 9, 9, 9, 0, 7, 1, 1, 1, 1],
[9, 9, 9, 9, 0, 2, 2, 1, 1, 1],
[9, 9, 9, 8, 0, 2, 2, 1, 1, 1],
[9, 9, 9, 8, 0, 2, 2, 2, 1, 1],
[4, 4, 4, 4, 0, 2, 2, 2, 1, 1],
[4, 6, 6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[4, 6, 6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5],
[4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5]])
我希望将指数等于0的值(即零区域)赋予其邻域中最常见的值。该操作本质上关闭了零区域。我尝试过多种膨胀、腐蚀、灰度闭合(grey-closing)和其他形态学操作(morphology operations)的变化,但是我无法完全消除零区域(而不是笨拙地混合其他区域)。一个不错的方法是定义一个仅在零上卷积的核,并在滤波区域中设置具有最常见标签的值。但我不确定如何实现这一点。