numpyの配列内の等しい隣接するセルの数を計算する

Question

あるパターンを含む2dバイナリnumpyarraysのサイズが変化します。ただ、このような ：

import numpy 
a = numpy.zeros((6,6), dtype=numpy.int) 
a[1,2] = a[1,3] = 1 
a[4,4] = a[5,4] = a[4,3] = 1 

ここ

「画像」は、2つのパッチ2と1と3個の接続細胞と1が含まれています。

print a 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 1, 1, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 1, 1, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 1, 0]]) 

は、私は（右、下の各セルの上、隣人ルークの場合として定義され、その左にある細胞）非ゼロのセルは、別の非ゼロのセルに隣接する頻度を知りたいです擬似複製を含む（その逆も同様）。

内境界の前のapproachは、外側境界を計算するために意図したとおり、間違った値（5）を返します。

numpy.abs(numpy.diff(a, axis=1)).sum() 

そこで上記試験配列のため、正しい合計結果は、（上部パッチは、2つの内部境界は、4つの下部を有する）あろう。

すべてのヒントに感謝します！

EDIT：

• 間違い：下部は明らか

• もう少し

Answer 1

I所望近傍に説明（同じ値を有する隣接セル）4つの内部エッジを有していますそれが8接続された近隣ならば結果が8だと思います。コードは次のとおりです：

import numpy 
a = numpy.zeros((6,6), dtype=numpy.int) 
a[1,2] = a[1,3] = 1 
a[4,4] = a[5,4] = a[4,3] = 1 

from scipy.ndimage import convolve 

kernel = np.ones((3, 3)) 
kernel[1, 1] = 0 
b = convolve(a, kernel, mode="constant") 
b[a != 0].sum() 

しかし、あなたはルークのケースを言っています。

import numpy as np 
a = np.zeros((6,6), dtype=np.int) 
a[1,2] = a[1,3] = 1 
a[4,4] = a[5,4] = a[4,3] = 1 

from scipy import ndimage 
kernel = ndimage.generate_binary_structure(2, 1) 
kernel[1, 1] = 0 

b = convolve(a, kernel, mode="constant") 
b[a != 0].sum()