Python SciPy径向取样

我正在用

scipy.ndimage

进行图像处理。给定一个环形物体，我想围绕它的圆周生成一个“轮廓”。轮廓可以是环周围不同点的厚度测量值，也可以是环“厚度”上的平均信号

在我看来，如果我能先得到一张好的标签图片，我可以使用

ndimage.mean

如果我的戒指看起来像这样

 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]])

我可以用

numpy.mean（A，labels）

获取“平均值配置文件”，其中

labels

是

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]])

我打赌这会忽略一些插值的东西，但这是我自己能想到的

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有没有办法生成我建议的

标签

图像？有更好的方法生成我的配置文件吗？

圆（或球体）上的标准概率分布是Von Mises Fisher分布

Scipy支持此发行版：

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因此，您应该能够使用拟合函数为数据找到最大似然参数。

圆（或球体）上的标准概率分布是Von Mises Fisher分布

Scipy支持此发行版：

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因此，您应该能够使用拟合函数为数据找到最大似然参数。

对不起，我不明白。你能详细说明一下吗？如果你有一组沿着环的不同角度的离散计数，那么你可以根据这些测量值拟合出冯·米塞斯分布。拟合后的分布会给你一个概率，一个单位的厚度存在于一个特定的角度。对不起，我不明白。你能详细说明一下吗？如果你有一组沿着环的不同角度的离散计数，那么你可以根据这些测量值拟合出冯·米塞斯分布。拟合分布会给你一个概率，一个厚度单位在一个特定的角度存在。我从答案中得到了我需要的开始。我从答案中得到了我需要的开始。