如何在2D numpy数组中围绕特定值创建非矩形边界框？

Question

我有一个二维的numpy数组。我想找到围绕数组中特定值的非矩形边界框。矩形边界框的问题已经在这个问题中解决了：如何选择numpy二维数组中唯一元素的所有位置，并围绕它们画出边界框？

我们来看一个例子

array([[1, 1, 2, 2],\
      [0, 1, 0, 1],\
      [3, 0, 1, 4],\
      [0, 3, 1, 1]])

结果有点复杂

 For one unique value 1, (0,0),(0,1),(1,1),(1,2),(1,3),(2,2), (3,2),(3,3)

我们想要构建索引，使得在极值之间的零值也被视为在这个区域内。从这个意义上说，这更像是一个区域分割的问题，区域内的值是相同的，除了里面的零。它是在定义一个区域的边界。

需要注意的是，这个区域只包含一个独特的值和零。根据问题的构造，区域内不能有任何非独特的值。

也许，这在图像处理的意义上是一个轮廓查找问题（我不太确定）。

一旦我们找到这个区域，我们想从一堆特征中搜索，看看哪些特征位于某个特定区域内。例如，我们检测SIFT特征。我们想找出哪些SIFT特征位于一个独特的区域内，而不需要比较这些特征。

如果需要进一步的解释，请告诉我。

编辑：重要的是要注意，这不是一个连通组件的问题。在连通组件中，一个区域实际上是由同质值组成的。在我们的情况下，区域中可能会有零（或其他值）存在。所以这只是检测一个由独特值限制的区域。还需要注意的是，在这个区域内不能有任何任意值，只有像零或255这样的单一值，表示背景。

非常感谢。

Answer 1

你可以使用一种基于图分割方法的分割算法。比如，你可以用随机行走（Random Walker）这个方法。但是，你需要对权重进行一些调整。

对于每一个像素 v_i，设 g_i 为这个像素的颜色。原来的算法是这样定义权重 w_{ij} 的：

w_{ij} = exp{-beta*(g_i - g_j)^2)}

然后，当 g_i==0 或者 g_j==0 时，你应该把 w_{ij}=0。