3d 坐标 x,y,z 到 3d numpy 数组

Question

我有一个椭圆形的 3d 蒙版。我使用 np.argwhere 提取了掩码的坐标。在示例代码中，坐标可以指定为 x、y、z。我的问题是如何从坐标 x、y、z 取回我的掩码（以相同形状的 3d numpy 或布尔数组的形式）？

import numpy as np
import scipy
import skimage
from skimage import draw

mask = skimage.draw.ellipsoid(10,12,18)
print mask.shape 

coord = np.argwhere(mask)

x = coord[:,0]
y = coord[:,1]
z = coord[:,2]

上面的代码为我提供了形状 (23, 27, 39) 的布尔掩码，现在我想使用 x、y、z 坐标构造完全相同形状的相同掩码。怎么做到的？

我想稍微修改一下上面的问题。现在，如果我使用四元数旋转我的坐标，这将给我新的坐标集，然后使用新坐标 x1,y1,z1 我想构建形状为 (23,27,39) 的布尔掩码作为原始掩码？怎么办？

import quaternion
angle1 = 90
rotation = np.exp(quaternion.quaternion(0,0, 1) * angle1*(np.pi/180) / 2)
coord_rotd = quaternion.rotate_vectors(rotation, coord)
x1 = coord_rotd[:,0]
y1 = coord_rotd[:,1]
z1 = coord_rotd[:,2]

Answer 1

您可以直接使用 x、y 和 z 来重建您的蒙版。首先，使用一个与您的面具形状相同的新阵列。我预先用零填充了所有内容（即 False）。接下来，将 x、y 和 z 定义的每个坐标设置为 True:

new_mask = np.zeros_like(mask)
new_mask[x,y,z] = True

# Check if mask and new_mask is the same
np.allclose(mask, new_mask)
# True

如果你问，如果你能仅知道 x、y 和 z 来重建你的掩码，这是不可能的。因为你丢失了 not 填充的信息。想象一下，将椭圆体放在一个巨大立方体的一角。你怎么知道（只知道椭圆体的样子）立方体有多大？

关于你的第二个问题：

你必须确定你的坐标，因为它们可能会超出你的风景。所以我定义了一个函数来处理这个：

def fixCoordinates(coord, shape):
    # move to the positive edge
    #  remove negative indices
    #  you can also add now +1 to 
    #  have a margin around your ellipse
    coord -= coord.min(0)

    # trim coordinates outside of scene
    for i, s in enumerate(shape):
        coord[coord[:,i] >= s] = s-1

    # Return coordinates and change dtype
    return coord.astype(np.int)

如果你稍微修改你的代码，你可以使用与以前相同的策略：

# your code
import quaternion
angle1 = 90
rotation = np.exp(quaternion.quaternion(0,0, 1) * angle1*(np.pi/180) / 2)
coord_rotd = quaternion.rotate_vectors(rotation, coord_rotd)

# Create new mask
new_mask2 = np.zeros_like(new_mask)
# Fix coordinates
coord_rotd = fixCoordinates(coord_rotd, mask.shape)

x1 = coord_rotd[:,0]
y1 = coord_rotd[:,1]
z1 = coord_rotd[:,2]

# create new mask, similar as before
new_mask2[x1, y1, z1] = True

鉴于您的示例旋转，您现在可以并排绘制两个蒙版（具有相同形状）：

Answer 2

如果您知道旧面具的形状，试试这个：

new_mask = np.full(old_mask_shape, True) # Fill new_mask with True everywhere
new_mask[x,y,z] = False                  # Set False for the ellipsoid part alone

注：

old_mask_shape 应与您打算应用蒙版的 图像的形状相同。
如果您想要 True 掩码而不是 False 掩码（如果您希望椭圆体部分为 True 以及其他任何地方 False），只需互换 True和False在上面两行代码中。

3d 坐标 x,y,z 到 3d numpy 数组

3d coordinates x,y,z to 3d numpy array

python

numpy

mask

quaternions

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