Question

此问题与：How to apply a disc shaped mask to a numpy array?

有关

从解决方案：https://stackoverflow.com/a/8650741/4484153，是否可以通过以下方式获得圆形掩模：

>>> new_arr
array([[ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  1., True, True],
       [ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  True],
       [ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  True],
       [ 1.,    True,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.  ],
       [ 1.,      1.,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.  ],
       [ 1.,    True,    1.,    1.,    1.,  1.,  1.,  1.  ],
       [ True,  True,  True,  True,    1.,  1.,  1.,  True]])

以这种方式使数组包裹其列和行？

Answer 1

一种方法可能是在数组的中心创建所需大小的掩码，然后使用np.roll沿着轴移动掩码（这会导致掩码环绕数组的边缘）

按照链接问题和答案中的方法：

ones = np.ones((8, 8))

a, b = 3, 3
n = 8
r = 3
mask = x**2 + y**2 <= r**2

像这样构建mask：

array([[False, False, False,  True, False, False, False, False],
       [False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False],
       [False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True, False],
       [False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False],
       [False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False],
       [False, False, False,  True, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False, False, False]], dtype=bool)

然后将mask两个位置向上滚动，剩下两个位置并在ones上使用...

>>> rolled_mask = np.roll(np.roll(mask, -2, axis=0), -2, axis=1)
>>> ones[rolled_mask] = 255
>>> ones
array([[ 255.,  255.,  255.,  255.,    1.,    1.,    1.,  255.],
       [ 255.,  255.,  255.,  255.,  255.,    1.,  255.,  255.],
       [ 255.,  255.,  255.,  255.,    1.,    1.,    1.,  255.],
       [ 255.,  255.,  255.,  255.,    1.,    1.,    1.,  255.],
       [   1.,  255.,    1.,    1.,    1.,    1.,    1.,    1.],
       [   1.,    1.,    1.,    1.,    1.,    1.,    1.,    1.],
       [   1.,  255.,    1.,    1.,    1.,    1.,    1.,    1.],
       [ 255.,  255.,  255.,  255.,    1.,    1.,    1.,  255.]])

Answer 2

如果您想直接创建蒙版，以下作品：

>>> N = 10
>>> row, col = 8, 7
>>> radius = 4
>>> rows = np.arange(N) - row
>>> rows = np.minimum(np.abs(rows), rows % N)
>>> cols = np.arange(N) - col
>>> cols = np.minimum(np.abs(cols), cols % N)
>>> (rows[:, None]**2 + cols**2 <= radius**2).astype(int)
array([[1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])

在python中应用具有周期性边界条件的圆形掩模

2 个答案: