ndimage

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画像内の2つの特定の点、すなわちピクセル強度（グレースケール）で重み付けされた隣接ピクセル間の距離の合計が最小化されるパス間の最小パスを決定します。（黒の境界は、ゼロ重量パディングとして働く）は、例えば、この画像は、入力画像を示し、これはULからLRのコーナーに、赤色（手描き）最小のパスである。 matlabにはという機能があります。何かndimage/scikit-image /何でも似

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3D画像から2Dカットを作成する方法は？

私はいくつかのデータ（ラスタ3D画像）を持つ3D配列を持っています。私はいくつかの適切な補間（好ましくは線形 - これはおそらく "三線形"です）を使用して、その配列を通じて2Dカットを取得したいと思います。しかしながら、カットの平面は、例えば、法線ベクトルおよび距離を使用して、好都合であると説明することができる。カットが軸の1つに平行である場合、これは簡単です.3D配列をスライスするだけです（

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ndimage.label：特定のサイズのパッチを表示

コンテキスト：私はSVMを使って画像を分析し、関心のあるピクセルを見つけます。低関心のピクセル（以下の完全コード）をフィルタリングした後、得られたバイナリマスクは、後に表示されるように格納される。それと同時に、私はバイナリマスクを通過し、見つかったパッチのリストを作るだけでなく、どのように多くのパッチを追跡するためにndimage.labelを使用します（機能の数）問題/質問を見つけました：画像

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配列にラベル付けされたndimageに引数をとる関数を適用します。

私はscipy.ndimageを使ってラベル付けした配列を持っていますが、各要素に対応するラベル固有の要素を掛けたいと思います。私はこれにndimage.labeled_comprehensionを使うことができると思ったが、関数に引数を渡す方法を理解できないようだ。例えば： a = np.random.random(9).reshape(3,3) lbls = np.repeat(np.ara

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N-numpy画像のサイズを変更するには？

N-numpyイメージのサイズを変更するにはどうすればよいですか？私はそれをサブサンプルしたいだけでなく、ピクセルを補間/平均することもします。 Iは array([[[3, 1, 3, 1], [3, 1, 3, 1], [3, 1, 3, 1], [3, 1, 3, 1]], [[3, 1, 3, 1], [3, 1, 3, 1]

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変換およびnumpyの/

scipyのダウンロードUPDATEで3Dボリュームをリサンプリング：私はよくノートipython文書を作成しました。コードだけが必要な場合は、最初の回答を見てください。私はグレースケール値の40x40x40ボリュームを持っている質問。これは回転/シフト/せん断する必要があります。ここでは均質変換の便利なコレクションです：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/c

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サイレントscipyのダウンロードの警告

私はndimage補間ズームを使用していると私はこの迷惑な警告を受ける： UserWarning：scipyのダウンロード0.13.0から、ズームの出力形状は、（）（ラウンドで計算される）intの代わりに（） - これらの入力に対して、返される配列のサイズが変更されました。私はSciPy 1.0.0でそれを使うようになったので、実際に私に影響を与えるとは思わない。私はそれをと呼びます。Use

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Scipyでラベル付けされた配列からnp.whereから離れたインデックスの計算が速くなります

scipy.ndimage.labelを使用する大きな配列（3000 x 3000）で作業しています。戻り値は、3403個のラベルとラベル付き配列です。私はこれらのラベルのインデックスを、例えば、ラベル1については、ラベル付き配列の行と列を知っておく必要があります。だから、基本的にこの a[0] = array([[1, 1, 0, 0], [1, 1, 0, 2],