Python多维数组

我是一个Python初学者，但我想我有一个简单的问题。我使用图像处理来检测的图像Python多维数组

lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,50,minLineLength,maxLineGap)

lines.shape处于线（151，1，4）这意味着我已经检测到151线，并且具有4个参数X1，Y1，X2，Y2。

我想要做的是在线上添加另一个因子，称为斜率，从而将lines.shape增加到（151,1,5）。我知道我可以在行尾连接一个空的零数组，但是我怎样才能使它成为一个for循环或类似的东西呢？

例如，我希望能够说

for slope in lines 
    #do stuff

来源

2015-10-05 thunderjolt

'slope'是否需要成为同一阵列的一部分？不能只是另一个阵列吗？在你的'循环'中，什么是'#do stuff'？它是在单个数字上还是在151个数值上操作？ – hpaulj

'for x in lines：'在数组的第一维上迭代。 'lines [：，：， - 1]'给出数组的最后'列'（连接后的'slope'列）。 – hpaulj

最终，我想用（大致）相同的斜率和位置取所有线，并删除它们，直到每个位置有一条线。（我应该只在我的照片中找到4行，但houghlinesp找到了151行，其中大部分行紧密或重叠）。因此，不必从斜线和线条中删除元素，我只需从行中删除即可。 – thunderjolt

不幸的是，HoughLinesP函数返回int32类型的numpy的阵列。不过，我熬过了我的睡觉时间来解决这个问题，所以我打算发布它。我只是将斜率乘以1000，并将它们放入阵列中。希望它对你仍然有用。

slopes = [] 
for row in lines: 
    slopes.append((row[0][1] - row[0][3])/float(row[0][0] - row[0][2]) * 1000) 

new_column = [] 
for slope in slopes: 
    new_column.append([slope]) 

new_array = np.insert(lines, 4, new_column, axis=2) 

print lines 
print 
print new_array

输出示例：

[[[14 66 24 66]] 

[[37 23 54 56]] 

[[ 7 62 28 21]] 

[[70 61 81 61]] 

[[24 64 42 64]]] 

[[[ 14 66 24 66  0]] 

[[ 37 23 54 56 1941]] 

[[ 7 62 28 21 -1952]] 

[[ 70 61 81 61  0]] 

[[ 24 64 42 64  0]]]

编辑：更好的（和全）代码相同的输出

import cv2 
import numpy as np 

img = cv2.imread('cmake_logo-main.png') 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
edges = cv2.Canny(img,50,150,apertureSize = 3) 
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,50,3,10) 

def slope(xy): 
    return (xy[1] - xy[3])/float(xy[0] - xy[2]) * 1000 
new_column = [[slope(row[0])] for row in lines] 
new_array = np.insert(lines, 4, new_column, axis=2) 

print lines 
print 
print new_array

来源

2015-10-05 04:33:40 Jason

根据您的意见，这是我的猜测，你应该做的：

lines = np.squeeze(lines) 
# remove the unneeded middle dim, a convenience, but not required 
slope = <some calculation> # expect (151,) array of floats 
mask = np.ones((151,),dtype=bool) # boolean mask 
<assign False to mask for all lines you want to delete> 
<alt start with False, and set True to keepers> 
lines = lines[mask] 
slope = lines[mask]

或者，您可以将lines延伸为np.hstack([lines, np.zeros((151,1))])（或者在轴1上连接）。但是，如果Jason认为lines是dtypeint和slope必须是float，那将不起作用。你必须使用他的缩放解决方案。

你也可以使用结构化数组来将ints和float列组合成一个数组。为什么要这样保持slope作为单独的变量一样容易？

来源

2015-10-05 22:00:27 hpaulj

Python多维数组

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