Python 识别2D numpy数组中的连续区域

我有一个很大的

numpy

数组，我在上面应用了一个过滤器。我想识别这个屏蔽数组中的连续区域。这里我定义了一个区域是连续的，如果对于任何索引

（x1，y1）

到任何其他索引

（x2，y2）

，它们属于相同的区域，如果沿着轴的相等整数步数（对角线是有效步数）有一个

True

值的路径

这可能不像一幅简单的图画那么清晰。鉴于面具：

0010000
0100000
0110000
0000011
1000010

应确定三个区域，以便输出类似于

[ [[0,2],[1,1],[2,1],[2,2]], [[3,5],[3,6],[4,5]], [[4,0]] ]

---

我想使用

numpy

中内置的东西，而不必编写自己的算法。对文档的一点研究只发现了我所要求的一部分。

您正在寻找

scipy.ndimage.label

，更多信息<代码>标签返回一个与输入形状相同的数组，其中每个“唯一特征具有唯一值”，因此，如果需要特征的索引，可以执行以下操作：

labels, numL = label(array)
label_indices = [(labels == i).nonzero() for i in xrange(1, numL+1)]

---

要包含对角线，请执行以下操作：

s=ndimg.generate_binary_structure（2,2）

然后

labels，numL=ndimg.label（array，structure=s）

。要获得简单完整的解释，包括对角线以外的结构定制，请检查：此外，“标签”之后的下一步可能是同一包装的“查找对象”。它为每个找到的“对象”返回一个切片列表。使用切片的“开始”和“停止”属性，可以直接进入索引。