如何标记他们没有相同值的地区?

By simon at 2018-02-07 • 0人收藏 • 49人看过

我已经在一个numpy数组中堆积了5个概率图(形状为a) 256x256x5),我堆积他们,然后我克等所有的argmax 他们最后的输出是由不同的5种颜色表示的,但是,这些值 对应于像素wi薄的地区是不一样的(值之间正在改变 [0,1])。

max_= np.argmax(a, axis=2)
plt.imshow(max_)
plt.show()
[![输入图片说明 这里](HTTPS://i.stack.imgur.com/RmACJ.png)](https://i.stack.imgur.com/RmACJ.png) 我不知道如何按值分隔每个对象,因为里面的像素一个 区域不具有相同的值。有人知道如何标签这五个 对象(彩色部分和包括背景)?

2 个回复 | 最后更新于 2018-02-07
2018-02-07   #1

如果我明白了这个问题,你想要最大的概率本身, 而不是最大概率的indices。 (SM所有的观点:如果你阵列 真的是5×256×256的形状,那么我认为你做了np.argmanx(a, axis=0)就可以了 结果。) 这会给哟你自己的最大概率:

max_prob = np.amax(a, axis=0)
如果你想要自己的每个“对象”,那么你可以为每个对象做这件事地区:
prob_1 = np.zeros((256, 256))
prob_1[max_ == 1] = max_prob[max_ == 1]
prob_1[prob_1 == 0] = np.nan

2018-02-07   #2

如果我明白了这个问题,你想要最大的概率本身, 而不是最大概率的indices。 (SM所有的观点:如果你阵列 真的是5×256×256的形状,那么我认为你做了np.argmanx(a, axis=0)就可以了 结果。) 这会给哟你自己的最大概率:

max_prob = np.amax(a, axis=0)
如果你想要自己的每个“对象”,那么你可以为每个对象做这件事地区:
prob_1 = np.zeros((256, 256))
prob_1[max_ == 1] = max_prob[max_ == 1]
prob_1[prob_1 == 0] = np.nan

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