python – 根据圆的面积更改numpy数组中的值

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我需要在python中测量组合圆的面积.我想出了使用numpy数组的方法.首先,我用零填充网格(numpy数组),网格中的每个位置对应0.5cm的长度.然后我将圆心放到网格上,并在网格中将此值更改为1.我知道圆的半径,所以我可以计算圆的面积,因为我知道圆的面积我改变了网格中零点的区域.然后我计算网格中的一些频率并使用它来计算组合圆的面积,因为我知道网格中每个位置的长度我可以计算面积.这是目前非常粗糙的方法,我计划在算法确定后将其更改为更精细的颗粒.

例

如果你看一下我在下面发布的图片,它会更好地描述我的想法.我的网格上有两个圆圈(红线),圆圈的中心标有蓝色方块,圆圈占据的区域为浅橙色.我想将标有橙色的区域更改为1.我现在可以改变水平和垂直于圆心的橙色方块,但是从中心开始的对角线方框给我带来了麻烦.

目前的代码

class area():

    def make_grid(self):
        '''
        Each square in the grid represents 0.5 cm
        '''
        import numpy as np
        grid = np.zeros((10,10))
        square_length = 0.5
        circles = {'c1':[[4,2],1.5],'c2':[[5,6],2.0]}

        print grid
        for key,val in circles.iteritems():
            grid[val[0][0]][val[0][1]] = 1
            area = int((val[1] - square_length)/0.5)            
            for i in xrange(1,area+1):
                grid[val[0][0]][val[0][1]+i] = 1 # Change column vals in +ve direction
                grid[val[0][0]][val[0][1]-i] = 1 # Chnage column vals in -ve direction
                grid[val[0][0]+i][val[0][1]] = 1 # Chnage row vals in +ve direction 
                grid[val[0][0]-i][val[0][1]] = 1 # Chnage row vals in -ve direction

        print ''
        print grid

在上面的字典中,键是圆圈名称,值中的第一个元素是圆心坐标,第二个元素是圆的半径.

代码输出：

[[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]

解决方法:

根据@Jaime的评论更新.

我可能会从这样的事情开始.重点是正确计算圆内像素.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

grid = np.zeros((10,10), dtype=np.bool)
square_length = 0.5
circles = {'c1':[[4,2],1.5],'c2':[[5,6],2.0]}

# Generate arrays of indices/coordiates so we can do the
# calculations the Numpy way, without resorting to loops
# I always get the index order wrong so double check...
xx = np.arange(grid.shape[0])
yy = np.arange(grid.shape[1])

for val in circles.itervalues():
    radius = val[1]
    # same index caveat here
    # Calling Mr Pythagoras: Find the pixels that lie inside this circle
    inside = (xx[:,None] - val[0][0]) ** 2 + (yy[None, :] - val[0][1]) ** 2 <= (radius ** 2)
    # do grid & inside and initialize grid with ones for intersection instead of union
    grid = grid | inside 

plt.imshow(grid)
plt.show()

如果你在交叉路口之后,请注意你的圆心是sqrt(17)?= 4.123 ..单位,两个半径的总和达到3.5,所以实际上没有重叠.

内容总结

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