问题描述
我有一个从被分割的细胞原始图像生成的图像蒙版。我正在尝试在 python 中处理这个图像掩码。
细胞图像的掩码使得每个识别出的细胞的像素值相同且与其他细胞的像素值不同 - 允许使用 numpy.unique 识别细胞值。
我已将图像加载到一个 numpy 数组中。
我的问题是：
在这个二维矩阵中给定一个像素值为 (i,j) 的点 p，我想知道 r 半径范围内的像素值是否来自 {{1} } 非零且不等于 (i,j)。如果存在非零、非 p 像素值，我想将所有具有值 p 的像素设置为 0，从而有效地删除单元格。
到目前为止，我已经创建了一个以 i,j 为中心的半径为 r 的圆形遮罩（见下面的代码）。但是，我无法弄清楚如何确定 p 中是否存在非零、非 p 像素。
这是我创建蒙版的方式：
image[mask]现在，我想知道 import numpy as np
n,m = array.shape
a,b = center_x,center_y
r = radius_value
x,y = np.ogrid[0:n,0:m]
mask = (x-a)**2 + (y-b)**2 <= r**2
中是否存在任何不等于 0 和不等于 p 的值。我如何使用 numpy 和任何其他必要的模块来做到这一点？
解决方法
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