问题描述
我有两个数组,它们是 PDF 坐标空间中的列和行值:
x = array([111,303,405,513]
y = array([523,546,569,603 ])
我需要将其转换为一个 numpy 数组列表,其中每个数组是边界坐标(定义框的四个点)。例如,左下角和右上角框的列表将是
all_Boxes =
[array([[111,523],[303,546],[111,546]],dtype=int64),array([[405,569],[513,603],[405,603]],dtype=int64)]
以此类推九个盒子。我怎样才能做到这一点?我猜想是某种 NumPy 乘法,但我看不到它。谢谢。
解决方法
简短:
import numpy as np
x = np.array([111,303,405,513])
y = np.array([523,546,569,603 ])
def coupler(lst): return [[c1,c2] for c1,c2 in zip(lst,lst[1:])]
x_couples,y_couples=coupler(x),coupler(y)
boxes=[]
for x1,x2 in x_couples:
for y1,y2 in y_couples:
boxes.append(np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x1,y2]]))
输出:
[array([[111,523],[303,546],[111,546]]),array([[111,569],569]]),...]
,
首先,尝试为每个框生成 x 和 y 坐标。您将分别拥有 x 和 y 的 3 个坐标集。然后,计算上述 x 和 y 坐标集的笛卡尔积。
import numpy as np
x = array([111,513]
y = array([523,603 ])
# generate grid points
xs = np.repeat(x,4)[2:-2].reshape(-1,4)
xs = np.roll(xs,-1,axis=1)
ys = np.repeat(y,4)
# cartesian product
xx = np.tile(xs,ys.shape[0]).reshape(-1,4)
yy = np.tile(ys.reshape(1,-1),xs.shape[0]).reshape(-1,4)
boxes = np.hstack((xx,yy)).reshape(-1,2,4)
关于笛卡尔积的更多信息: