次元に沿ったオブジェクトのサイズ？

Question

私は3Dラベルマトリックスを持っています。 を使用するndimage.sumラベル付きオブジェクトサイズを取得できます。これは、ボリュームに基づいてフィルタリングするのに最適です。 私の質問は次のとおりです。各軸に沿ってオブジェクトのサイズを簡単に取得して、1つのプレーンにしかないものを排除することはできますか？

少しコードが明確であるかもしれない...今の代わりに標識されたオブジェクトのボリュームを表す1次元の

from scipy import ndimage 
labmat,n = ndimage.label(np.random.rand(30,30,30) > 0.99) 
sizes = ndimage.sum(labmat.astype(bool),labmat,range(n+1)) 

、各次元でそれらの表面を表す3次元アレイを有している方法はありますか？各平面のサーフェスを表す30-D配列もOKですが、最初のオプションを優先します。

Answer 1

ndimage.find_objectsを使用して、各ラベルの境界ボックスを見つけることができます。境界ボックスはスライスのタプルで与えられます。例えば、

data_slices = ndimage.find_objects(labmat) 
# [(slice(0L, 1L, None), slice(4L, 5L, None), slice(28L, 29L, None)), 
# (slice(0L, 1L, None), slice(25L, 26L, None), slice(19L, 20L, None)), 
# (slice(0L, 1L, None), slice(27L, 28L, None), slice(10L, 11L, None)), 
# (slice(0L, 1L, None), slice(28L, 29L, None), slice(7L, 8L, None)), 
# ... 

その後、

sizes = np.array([[s.stop-s.start for s in object_slice] 
        for object_slice in data_slices]) 
# array([[1, 1, 1], 
#  [1, 1, 1], 
#  [1, 1, 1], 
#  [1, 1, 1], 
# ... 

を使用して、各バウンディングボックスのサイズを見つけて、その長さは、すべての3次元での1以上である各ボックスのために真であるブールマスクを作成することができます。

：対応するインデックスを見つけるため

mask = (sizes > 1).all(axis=1) 

使用

スライスを使用して、labmat（または元の配列）から値の範囲を選択することもできます。例えば、

for i in idx: 
    print(labmat[data_slices[i]]) 

---

import numpy as np 
from scipy import ndimage 
np.random.seed(2016) 

labmat, n = ndimage.label(np.random.rand(30,30,30) > 0.5) 
data_slices = ndimage.find_objects(labmat) 
sizes = np.array([[s.stop-s.start for s in object_slice] 
        for object_slice in data_slices]) 
mask = (sizes > 1).all(axis=1) 
idx = np.flatnonzero(mask) 
for i in idx: 
    print(labmat[data_slices[i]])