python：二维矩阵中更快的局部最大值

内容导读

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内容图文

给定：R是mxn浮点矩阵

输出：O是m×n矩阵,其中O [i,j] = R [i,j] if(i,j)是局部最大值,否则O [i,j] = 0.局部最大值定义为以i,j为中心的3×3块中的最大元素.

使用numpy和scipy在python上执行此操作的更快的方法是什么.

m,n = R.shape
for i in range(m):
    for j in range(n):
        R[i,j]  *= (1 if R[min(0,i-1):max(m, i+2), min(0,j-1):max(n,j+2)].max() == R[i,j] else 0)

解决方法:

你可以使用scipy.ndimage.maximum_filter：

In [28]: from scipy.ndimage import maximum_filter

这是一个样本R：

In [29]: R
Out[29]: 
array([[3, 3, 0, 0, 3],
       [0, 0, 2, 1, 3],
       [0, 1, 1, 1, 2],
       [3, 2, 1, 2, 0],
       [2, 2, 1, 2, 1]])

在3×3窗口上获得最大值：

In [30]: mx = maximum_filter(R, size=3)

In [31]: mx
Out[31]: 
array([[3, 3, 3, 3, 3],
       [3, 3, 3, 3, 3],
       [3, 3, 2, 3, 3],
       [3, 3, 2, 2, 2],
       [3, 3, 2, 2, 2]])

将mx与R进行比较;这是一个布尔矩阵：

In [32]: mx == R
Out[32]: 
array([[ True,  True, False, False,  True],
       [False, False, False, False,  True],
       [False, False, False, False, False],
       [ True, False, False,  True, False],
       [False, False, False,  True, False]], dtype=bool)

使用np.where创建O：

In [33]: O = np.where(mx == R, R, 0)

In [34]: O
Out[34]: 
array([[3, 3, 0, 0, 3],
       [0, 0, 0, 0, 3],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [3, 0, 0, 2, 0],
       [0, 0, 0, 2, 0]])

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python：二维矩阵中更快的局部最大值全部内容，希望文章能够帮你解决python：二维矩阵中更快的局部最大值所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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