如何在数组中查找组？

Question

我有一个二进制 3d 数组，它有小组1和大组1 。 我想搜索数组，当找到1时，我想在x,y,z方向搜索周围的值并计算连接了多少个1 。 如果少于x数量1我想将该组设置为 0。整个 3d 数组由1和0 。

数组示例：

img  = np.array([[[0,0,0,1,0],
                  [0,0,0,1,1]],
                 [[0,0,0,1,0],
                  [0,0,0,0,0]]])

有一组1在 x,y,z 方向上彼此直接相邻。 在我针对此场景的代码中，该组为num_group = 4 。 由于该组小于 10 我想将该组设为0 。

img  = np.array([[[0,0,0,0,0],
                  [0,0,0,0,0]],
                 [[0,0,0,0,0],
                  [0,0,0,0,0]]])

我的阵列中有 1-2 个非常大且不同的组。 我只想在我的最终数组中包含那些大组。

import nibabel as nib
import numpy as np
import os, sys

x = 10

img = nib.load(\\test.nii).get_fdata()
print(img.shape)
>>>(512,512,30)
size_x, size_y, size_z = vol.shape

for z_slices in range(size_z):
    for y_slices in range(size_y):
        for x_slices in range(size_x):
            num_group = (Find a 1 and count how many 1s are connected)
            if num_group < x:
                num_group = 0

Answer 1

您可以为此使用 skimage：

from skimage.measure import regionprops,label
sz = 10  #this is your set threshold
xyz = np.vstack([i.coords for i in regionprops(label(img)) if i.area<sz]) #finding regions and coordinates of regions smaller than threshold
img[tuple(xyz.T)]=0 #setting small regions to 0

输出：

[[[0 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 0]]

 [[0 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 0]]]