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给定一个 0 和 1 的 N*N 数组，我想构建集群列表（集群是一组用 1 标记的连接点）。

scipy.ndimage.label非常有用，因为它会告诉您连接了哪些点。

但我也想在我的数组上有周期性的边界条件，即点(0,j)和(N,j)被识别（就像我粘上一个平面来制作一个圆柱体）。所以我需要告诉 scipy.ndimage.label 特征是通过边界连接的。

例如，如果我的原始数组是：

In[187]: a = [[1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],[1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1],[1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1]] 

labels = measurements.label(a)
print(labels)
Out [187]: (array([[1, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 2],
   [1, 1, 0, 3, 0, 0, 2, 2],
   [1, 1, 0, 0, 0, 2, 2, 2]], dtype=int32), 3)

我想：

(array([[1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
   [1, 1, 0, 3, 0, 0, 1, 1],
   [1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1]], dtype=int32), 2)

标签的结构参数允许指定连接（例如，即使它们对角接触也连接的特征），它也可以用于此目的吗？

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这是在左右边界上施加周期性边界条件的示例。右侧的每个标签都用左侧的相应标签标识（如果存在）。

for y in range(label_image.shape[0]):
    if label_image[y, 0] > 0 and label_image[y, -1] > 0:
        label_image[label_image == label_image[y, -1]] = label_image[y, 0]

您可以对上限和下限执行类似的操作。您还可以提出任何其他边界条件，迭代循环中的边界像素，并以类似的方式for检查语句中的条件。if

于 2019-05-02T14:14:14.370 回答