Как извлечь произвольную строку значений из массива numpy?

У меня есть массив numpy, содержащий некоторые данные изображения. Я хотел бы построить "профиль" пересечения, нарисованного по изображению. Простейшим случаем является профиль, проходящий параллельно краю изображения, поэтому, если массив изображений imdat, тогда профиль в выбранной точке (r,c) будет просто imdat[r] (по горизонтали) или imdat[:,c] (по вертикали).

Теперь я хочу взять в качестве входных данных две точки (r1,c1) и (r2,c2), лежащие внутри imdat. Я хотел бы построить профиль значений вдоль линии, соединяющей эти две точки.

Каков наилучший способ получить значения из массива numpy вдоль такой строки? В более общем плане, вдоль пути/многоугольника?

Раньше я использовал нарезку и индексирование, но я не могу найти элегантного решения для такого, где последовательные элементы среза не находятся в одной строке или столбце. Благодарим за помощь.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Ответ на

@Sven - это простой способ, но он довольно неэффективен для больших массивов. Если вы имеете дело с относительно небольшим массивом, вы не заметите разницы, если вам нужен профиль из большого (например, > 50 МБ), вы можете попробовать несколько других подходов. Вам нужно будет работать в "пиксельных" координатах для них, тем не менее, так что есть дополнительный уровень сложности.

Есть еще два способа экономии памяти. 1) используйте scipy.ndimage.map_coordinates, если вам нужна билинейная или кубическая интерполяция. 2) если вы просто хотите провести выборку ближайшего соседа, просто используйте индексирование напрямую.

В качестве примера первого:

import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

#-- Generate some data...
x, y = np.mgrid[-5:5:0.1, -5:5:0.1]
z = np.sqrt(x**2 + y**2) + np.sin(x**2 + y**2)

#-- Extract the line...
# Make a line with "num" points...
x0, y0 = 5, 4.5 # These are in _pixel_ coordinates!!
x1, y1 = 60, 75
num = 1000
x, y = np.linspace(x0, x1, num), np.linspace(y0, y1, num)

# Extract the values along the line, using cubic interpolation
zi = scipy.ndimage.map_coordinates(z, np.vstack((x,y)))

#-- Plot...
fig, axes = plt.subplots(nrows=2)
axes[0].imshow(z)
axes[0].plot([x0, x1], [y0, y1], 'ro-')
axes[0].axis('image')

axes[1].plot(zi)

plt.show()

enter image description here

Эквивалент с использованием интерполяции ближайшего соседа будет выглядеть примерно так:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#-- Generate some data...
x, y = np.mgrid[-5:5:0.1, -5:5:0.1]
z = np.sqrt(x**2 + y**2) + np.sin(x**2 + y**2)

#-- Extract the line...
# Make a line with "num" points...
x0, y0 = 5, 4.5 # These are in _pixel_ coordinates!!
x1, y1 = 60, 75
num = 1000
x, y = np.linspace(x0, x1, num), np.linspace(y0, y1, num)

# Extract the values along the line
zi = z[x.astype(np.int), y.astype(np.int)]

#-- Plot...
fig, axes = plt.subplots(nrows=2)
axes[0].imshow(z)
axes[0].plot([x0, x1], [y0, y1], 'ro-')
axes[0].axis('image')

axes[1].plot(zi)

plt.show()

enter image description here

Однако, если вы используете ближайший сосед, вам, вероятно, понадобятся только образцы на каждом пикселе, поэтому вы, вероятно, сделаете что-то более похожее на это...

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#-- Generate some data...
x, y = np.mgrid[-5:5:0.1, -5:5:0.1]
z = np.sqrt(x**2 + y**2) + np.sin(x**2 + y**2)

#-- Extract the line...
# Make a line with "num" points...
x0, y0 = 5, 4.5 # These are in _pixel_ coordinates!!
x1, y1 = 60, 75
length = int(np.hypot(x1-x0, y1-y0))
x, y = np.linspace(x0, x1, length), np.linspace(y0, y1, length)

# Extract the values along the line
zi = z[x.astype(np.int), y.astype(np.int)]

#-- Plot...
fig, axes = plt.subplots(nrows=2)
axes[0].imshow(z)
axes[0].plot([x0, x1], [y0, y1], 'ro-')
axes[0].axis('image')

axes[1].plot(zi)

plt.show()

enter image description here

Ответ 2

Вероятно, самый простой способ сделать это - использовать scipy.interpolate.interp2d():

# construct interpolation function
# (assuming your data is in the 2-d array "data")
x = numpy.arange(data.shape[1])
y = numpy.arange(data.shape[0])
f = scipy.interpolate.interp2d(x, y, data)

# extract values on line from r1, c1 to r2, c2
num_points = 100
xvalues = numpy.linspace(c1, c2, num_points)
yvalues = numpy.linspace(r1, r2, num_points)
zvalues = f(xvalues, yvalues)

Ответ 3

Я тестировал вышеупомянутые процедуры с изображениями галактик и думал, что нашел небольшую ошибку. Я думаю, что транспонирование нужно добавить к другому отличному решению, предоставленному Джо. Вот немного модифицированная версия его кода, которая показывает ошибку. Если вы запустите его без транспонирования, вы увидите, что профиль не совпадает; с транспозицией это выглядит хорошо. Это не очевидно в решении Джо, поскольку он использует симметричное изображение.

import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.misc # ADDED THIS LINE

#-- Generate some data...
x, y = np.mgrid[-5:5:0.1, -5:5:0.1]
z = np.sqrt(x**2 + y**2) + np.sin(x**2 + y**2)
lena = scipy.misc.lena()  # ADDED THIS ASYMMETRIC IMAGE
z = lena[320:420,330:430] # ADDED THIS ASYMMETRIC IMAGE

#-- Extract the line...
# Make a line with "num" points...
x0, y0 = 5, 4.5 # These are in _pixel_ coordinates!!
x1, y1 = 60, 75
num = 500
x, y = np.linspace(x0, x1, num), np.linspace(y0, y1, num)

# Extract the values along the line, using cubic interpolation
zi = scipy.ndimage.map_coordinates(z, np.vstack((x,y))) # THIS DOESN'T WORK CORRECTLY
zi = scipy.ndimage.map_coordinates(np.transpose(z), np.vstack((x,y))) # THIS SEEMS TO WORK CORRECTLY

#-- Plot...
fig, axes = plt.subplots(nrows=2)
axes[0].imshow(z)
axes[0].plot([x0, x1], [y0, y1], 'ro-')
axes[0].axis('image')

axes[1].plot(zi)

plt.show()

Здесь версия БЕЗ транспонирования. Обратите внимание, что только небольшая часть слева должна быть яркой в ​​соответствии с изображением, но график показывает почти половину графика как яркий.

Without Transpose

Здесь версия WITH transpose. На этом изображении сюжет, похоже, хорошо соответствует тому, что вы ожидаете от красной линии на изображении.

With Transpose

Ответ 4

Для консервированного решения найдите scikit-image measure.profile_line.

Он построен поверх scipy.ndimage.map_coordinates, как в @Joe , и имеет некоторые дополнительные полезные функции запеченный в.

Ответ 5

Объединив этот ответ с Пример обработки событий в документации MPL, здесь приведен код, позволяющий перетаскивать на основе графического интерфейса для рисования/обновления slice, перетащив данные графика (это закодировано для графиков pcolormesh):

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

# Handle mouse clicks on the plot:
class LineSlice:
    '''Allow user to drag a line on a pcolor/pcolormesh plot, and plot the Z values from that line on a separate axis.

    Example
    -------
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots( nrows=2 )    # one figure, two axes
    img = ax1.pcolormesh( x, y, Z )     # pcolormesh on the 1st axis
    lntr = LineSlice( img, ax2 )        # Connect the handler, plot LineSlice onto 2nd axis

    Arguments
    ---------
    img: the pcolormesh plot to extract data from and that the User clicks will be recorded for.
    ax2: the axis on which to plot the data values from the dragged line.


    '''
    def __init__(self, img, ax):
        '''
        img: the pcolormesh instance to get data from/that user should click on
        ax: the axis to plot the line slice on
        '''
        self.img = img
        self.ax = ax
        self.data = img.get_array().reshape(img._meshWidth, img._meshHeight)

        # register the event handlers:
        self.cidclick = img.figure.canvas.mpl_connect('button_press_event', self)
        self.cidrelease = img.figure.canvas.mpl_connect('button_release_event', self)

        self.markers, self.arrow = None, None   # the lineslice indicators on the pcolormesh plot
        self.line = None    # the lineslice values plotted in a line
    #end __init__

    def __call__(self, event):
        '''Matplotlib will run this function whenever the user triggers an event on our figure'''
        if event.inaxes != self.img.axes: return     # exit if clicks weren't within the `img` axes
        if self.img.figure.canvas.manager.toolbar._active is not None: return   # exit if pyplot toolbar (zooming etc.) is active

        if event.name == 'button_press_event':
            self.p1 = (event.xdata, event.ydata)    # save 1st point
        elif event.name == 'button_release_event':
            self.p2 = (event.xdata, event.ydata)    # save 2nd point
            self.drawLineSlice()    # draw the Line Slice position & data
    #end __call__

    def drawLineSlice( self ):
        ''' Draw the region along which the Line Slice will be extracted, onto the original self.img pcolormesh plot.  Also update the self.axis plot to show the line slice data.'''
        '''Uses code from these hints:
        http://stackoverflow.com/info/7878398/how-to-extract-an-arbitrary-line-of-values-from-a-numpy-array
        http://stackoverflow.com/info/34840366/matplotlib-pcolor-get-array-returns-flattened-array-how-to-get-2d-data-ba
        '''

        x0,y0 = self.p1[0], self.p1[1]  # get user selected coordinates
        x1,y1 = self.p2[0], self.p2[1]
        length = int( np.hypot(x1-x0, y1-y0) )
        x, y = np.linspace(x0, x1, length),   np.linspace(y0, y1, length)

        # Extract the values along the line with nearest-neighbor pixel value:
        # get temp. data from the pcolor plot
        zi = self.data[x.astype(np.int), y.astype(np.int)]
        # Extract the values along the line, using cubic interpolation:
        #import scipy.ndimage
        #zi = scipy.ndimage.map_coordinates(self.data, np.vstack((x,y)))

        # if plots exist, delete them:
        if self.markers != None:
            if isinstance(self.markers, list):
                self.markers[0].remove()
            else:
                self.markers.remove()
        if self.arrow != None:
            self.arrow.remove()

        # plot the endpoints
        self.markers = self.img.axes.plot([x0, x1], [y0, y1], 'wo')   
        # plot an arrow:
        self.arrow = self.img.axes.annotate("",
                    xy=(x0, y0),    # start point
                    xycoords='data',
                    xytext=(x1, y1),    # end point
                    textcoords='data',
                    arrowprops=dict(
                        arrowstyle="<-",
                        connectionstyle="arc3", 
                        color='white',
                        alpha=0.7,
                        linewidth=3
                        ),

                    )

        # plot the data along the line on provided `ax`:
        if self.line != None:
            self.line[0].remove()   # delete the plot
        self.line = self.ax.plot(zi)
    #end drawLineSlice()

#end class LineTrace


# load the data:
D = np.genfromtxt(DataFilePath, ...)
fig, ax1, ax2 = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

# plot the data
img = ax1.pcolormesh( np.arange( len(D[0,:]) ), np.arange(len(D[:,0])), D )

# register the event handler:
LnTr = LineSlice(img, ax2)    # args: the pcolor plot (img) & the axis to plot the values on (ax2)

Это приводит к следующему (после добавления меток осей и т.д.), после перетаскивания на pcolor plot: Пользователь нажал + перетащил, чтобы создать линейный срез, на котором нарисована белая стрелка