如何用單個元素替換2d numpy數組中重復的連續元素

Question

我有一個numpy的形狀數組（1080,960）

[[0 0 255 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 255 0 0]
 ...
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 255 255 ... 0 0 0]]

我想輸出一個用單個0和單個255替換0和255的重復值的numpy數組

numpy數組表示二進制圖像，其像素形式為BBBWWWWWWWBBBBBBWWW，其中B為黑色，W為白色。 我想將其轉換為BWBW。

范例 ：

輸入：

[[0,0,0,255,255,255,0,0,0,0],
 [255,255,255,0,0,0,255,255,255],
 [0,0,255,0,0,255,0,0,255]]

輸出：

[[0,255,0],
 [255,0,255]
 [0,255,0,255,0,255]]

Answer 1

您可以遍歷行並通過構建新數組來對元素進行分組，同時檢查最后一個元素並僅在有差異時追加。

功能如下：

def groupRow(row):
    newRow = [row[0]]
    for elem in row:
            if elem != newRow[-1]:
                    newRow.append(elem)
    return newRow

使用該函數的newRow迭代並替換形狀中的每一行

Answer 2

您無法輸出2D numpy數組，因為輸出行的長度可能不同。 我會滿足於numpy數組的列表。 因此，首先讓我們生成一些數據：

img = np.random.choice([0,255], size=(1080, 960))

然后遍歷每一行：

out=[]
for row in img:
    idx=np.ediff1d(row, to_begin=1).nonzero()[0]
    out.append(row[idx])

通過求和，我們僅檢測變化發生的位置，然后使用這些索引idx在連續的條紋中選擇起始元素。 此解決方案比@DavidWinder的解決方案簡單一些，並且速度更快（30毫秒對150毫秒）。

完全矢量化的解決方案可能會更快一些，但是代碼會有些復雜。 這將涉及到對數組進行展平，對索引進行np.split和解散...並在末尾應用np.split ，這不是一個非常快的操作，因為它涉及創建列表。 因此，我認為這個答案足以在速度/代碼簡單性之間做出折衷。

編輯＃1

如果首選輸出是末尾填充0的數組，則最好創建一個zeros數組並用out列表的值填充它。 首先找出哪一行包含更多元素，然后創建數組：

max_elms = np.max([len(x) for x in out])
arr = np.zeros((1080, max_elms), dtype=np.int32)

然后遍歷out列表和arr ，填充值arr用在那些out名單：

for row, data in zip(arr, out):
    row[:len(data)] = data