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我正在使用scipy.ndimage. 给定一个环形物体，我想围绕它的圆周生成一个“轮廓”。轮廓可能类似于环周围各个点的厚度测量值，或者是沿环“厚度”的平均信号。

在我看来，ndimage.mean如果我能首先获得一个好的标签图像，我就可以使用。

如果我的戒指是这样的，

 A = array([[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
            [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0],
            [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]])

numpy.mean( A, labels )我可以通过where labelsis获得“手段概况” 。

array([[0,  0,  0,  0,  2,  0,  0,  0,  0,  0],
       [0,  0,  1,  1,  2,  3,  4,  4,  0,  0],
       [0,  0,  1,  1,  2,  3,  4,  5,  0,  0],
       [0,  0, 16, 16,  0,  0,  5,  5,  0,  0],
       [0,  0, 15, 15,  0,  0,  6,  6,  0,  0],
       [0,  0, 14, 14,  0,  0,  7,  7,  0,  0],
       [0,  0, 13, 13,  0,  0,  8,  8,  8,  0],
       [0,  0, 13, 12,  0,  0,  9,  9,  0,  0],
       [0,  0, 12, 12, 11, 10,  9,  9,  0,  0],
       [0,  0,  0,  0, 11,  0,  0,  0,  0,  0]])

我敢打赌，有一些插值的东西会被忽略，但这是我自己能想到的。

有没有办法生成我提议的labels图像？有没有更好的方法来生成我的个人资料？

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圆（或球体）上的标准概率分布是 Von-Mises Fisher 分布。

Scipy 支持这种分布：http ://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.vonmises.html

因此，您应该能够使用 fit 函数来查找数据的最大似然参数。

于 2012-09-21T17:27:32.977 回答