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用numpy对点数组进行排序

opencv numpy python

Flash Thunder · 技术社区 · 7 年前

我得到了如下声明的一系列点:

found = np.empty(img_rgb.shape[:2])

它表示OpenCV模板匹配中的值。由于我只保留了匹配中具有所需值的点,所以我在迭代之前重写了它:

found2 = np.where(found)

现在我像这样重复它:

for pt in zip(*found2[::-1]):
    (x, y) = pt

但是我如何对它进行排序,以便它在 found[x][y] 大堆

我试过了 np.argsort() 但似乎没有一个合适的x,y索引。事实上,我猜它根本不按值排序。

编辑:要清楚:

img_rgb = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, 'some.png'))

(...)

res = cv2.matchTemplate(img_gray, tmpl, cv2.TM_CCOEFF)
loc = np.where(res > 230000)
for pt in zip(*loc[::-1]):
   (x, y) = pt
   found[y][x] = -res[y][x]

0 回复 | 直到 7 年前

alkasm Anuj Gautam 7 年前

res = cv2.matchTemplate(img_gray, tmpl, cv2.TM_CCOEFF)
count = np.sum(res > 230000)
y, x = np.unravel_index((-res).argsort(None), res.shape)
for row, col in zip(y[:count], x[:count]):
    print(res[row, col], (row, col))

每一行的解释:

count = np.sum(res > 230000)

获取要迭代的值的总数。

y, x = np.unravel_index((-res).argsort(None), res.shape)

在这里 argsort(None) 将线性索引返回到对其进行排序的数组中。但是我们需要(行、列)索引,而不是线性索引,所以我们使用 np.unravel_index() 获取2d索引。使用结果的负数从最大值排序到最小值,就像你在OP中做的那样。

最后,我们可以迭代这些点:

for row, col in zip(y[:count], x[:count]):
    print(res[row, col], (row, col))

打印只是为了表明我们确实首先得到了最高值,并显示了相应值的(行、列)索引。

例子:

>>> import cv2
>>> import numpy as np
>>> img = np.uint8(255*np.random.rand(100, 100))
>>> tmp = np.uint8(255*np.random.rand(10, 10))
>>> res = cv2.matchTemplate(img, tmp, cv2.TM_CCOEFF)
>>> count = np.sum(res > 100000)
>>> y, x = np.unravel_index((-res).argsort(None), res.shape)
>>> for row, col in zip(y[:count], x[:count]):
>>>     print(res[row, col], (row, col))
206337.11 (19, 12)
177079.31 (76, 9)
173258.67 (63, 15)
...
100202.44 (56, 1)
100098.41 (0, 48)
100089.09 (68, 47)

请注意,这些最终值是(行、列)顺序,也就是说,与(x、y)点顺序相反,所以可以根据需要进行交换。

Paul Panzer 7 年前

我不确定我是否正确理解你,但你想要这样的东西吗:

found = np.random.randint(0, 10, (3, 4))
found2 = np.where(found)
found
# array([[5, 6, 8, 6],
#        [0, 7, 7, 3],
#        [7, 6, 0, 5]])
found2
# (array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 0, 1, 3]))

order = found[found2].argsort()
x, y = found2[1][order], found2[0][order]
found[y, x]
# array([3, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8])

这会对二维索引进行排序 found2 根据中各点的值 found 他们提到。

fountainhead 7 年前

解决方案:

sorted_pts = sorted(zip(*loc), key=lambda t:res[t])
print (sorted_pts)

使用示例数据进行尝试:

让我们以较小的规模采集一些样本数据(以 res 只是一个形状 (3,4) 数组,以及 4 作为 threshold ):

import numpy as np

res = np.arange(12).reshape(3,4)
print (res)

loc = np.where(res > 4)  # Dummy threshold == 4

sorted_pts = sorted(zip(*loc), key=lambda t:res[t[0],t[1]])
print (sorted_pts)

输出:

[[ 0  1  2  3]   # res
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
# sorted_pts
[(1, 1), (2, 1), (3, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 2), (3, 2)]

注: (验证是否根据中的值对点进行了排序。) 物件 )

[(1, 1), (2, 1), (3, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 2), (3, 2)]
   |       |       |        |       |       |       |
   |       |       |        |       |       |       |
   V       V       V        V       V       V       V
   5       6       7        8       9       10      11