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VisualizaçõesCómo encontrar la cantidad de píxeles vecinos en una matriz binaria
Estoy buscando una manera fácil de contar la cantidad de píxeles verdes en la imagen a continuación, donde la imagen original es la misma pero los píxeles verdes son negros.
Lo probé con numpy.diff() , pero luego estoy contando algunos píxeles dos veces. Pensé en numpy.gradient() , pero aquí no estoy seguro de si es la herramienta adecuada.
Sé que tiene que haber muchas soluciones a este problema, pero no sé cómo buscarlo en Google. Estoy buscando una solución en python.
Para que quede más claro, solo tengo una imagen (solo píxeles en blanco y negro). La imagen con el píxel verde es solo ilustrativa.
1 Respostas
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Puede usar el kernel de detección de bordes para este problema.
import numpy as np from scipy.ndimage import convolve a = np.array([[0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1]]) kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]])Luego, convolucionaremos la matriz original con el kernel. Observe que los bordes son todos negativos.
>>> convolve(a, kernel) [[-1 -2 -3 -3] [-2 5 3 3] [-3 3 0 0]]Contaremos el número de valores negativos y obtendremos el resultado.
>>> np.where(convolve(a, kernel) < 0, 1, 0) [[1 1 1 1] [1 0 0 0] [1 0 0 0]] >>> np.sum(np.where(convolve(a, kernel) < 0, 1, 0)) 6Núcleo de solo bordes
Hay muchas cosas que puedes hacer con el kernel. Por ejemplo, puede modificar el kernel si no desea incluir vecinos diagonales.
kernel = np.array([[ 0, -1, 0], [-1, 4, -1], [ 0, -1, 0]])Esto da la siguiente salida.
>>> np.where(convolve(a, kernel) < 0, 1, 0) [[0 1 1 1] [1 0 0 0] [1 0 0 0]] >>> np.sum(np.where(convolve(a, kernel) < 0, 1, 0)) 5