Преобразование MATLAB в Python: векторы, массивы, элементы индекса

1

Добрый день всем! В настоящее время я конвертирую проект MATLAB в Python 2.7. Я пытаюсь преобразовать строку

h =  [  im(:,2:cols)  zeros(rows,1) ] - [  zeros(rows,1)  im(:,1:cols-1)  ];

Когда я пытаюсь преобразовать его

h = np.concatenate((im[1,range(2,cols)], np.zeros((rows, 1)))) -  
np.concatenate((np.zeros((rows, 1)),im[1,range(2,cols - 1)] ))

IDLE возвращает различные ошибки, такие как

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

Я очень новичок в Python, и я был бы признателен, если бы вы предложили другие методы. Спасибо вам большое! Здесь функция, которую я пытаюсь преобразовать.

function [gradient, or] = canny(im, sigma, scaling, vert, horz)
xscaling = vert; yscaling = horz;
hsize = [6*sigma+1, 6*sigma+1];   % The filter size.

gaussian = fspecial('gaussian',hsize,sigma);
im = filter2(gaussian,im);        % Smoothed image.

im = imresize(im, scaling, 'AntiAliasing',false);

[rows, cols] = size(im);

h =  [  im(:,2:cols)  zeros(rows,1) ] - [  zeros(rows,1)  im(:,1:cols-1)  ];

И я также попросил бы эквивалент оператора ":", который используется в основном в децибелах и массивах в Python. Есть ли эквивалент для оператора:?

Преобразованный код Python я начал:

def canny(im=None, sigma=None, scaling=None, vert=None, horz=None):

xscaling = vert
yscaling = horz

hsize = (6 * sigma + 1), (6 * sigma + 1) # The filter size.

gaussian = gauss2D(hsize, sigma)
im = filter2(gaussian, im) # Smoothed image.
print("This is im")
print(im)
print("This is hsize")
print(hsize)
print("This is scaling")
print(scaling)
#scaling = 0.4
#scaling = tuple(scaling)

im = cv2.resize(im,None, fx=scaling, fy=scaling )  
[rows, cols] = np.shape(im)
Теги:
opencv
type-conversion
data-conversion

2 ответа

1
Лучший ответ

Скажите, что ваши данные находятся в списке списков. Попробуй это:

a = [[2, 9, 4], [7, 5, 3], [6, 1, 8]]
im = np.array(a, dtype=float)
rows = 3
cols = 3
h = (np.hstack([im[:, 1:cols], np.zeros((rows, 1))])
   - np.hstack([np.zeros((rows, 1)), im[:, :cols-1]]))

Эквивалент MATLAB horzcat (то есть [AB]) является np.hstack, а эквивалент vertcat ([A; B]) - np.vstack.

Индексирование массива в numpy очень близко к MATLAB, за исключением того, что индексы начинаются с 0 в numpy, а диапазон p: q означает "p-q-1".

Кроме того, порядок хранения массивов строк основным по умолчанию, и вы можете использовать столбцам заказ, если вы хотите (см это). В MATLAB массивы хранятся в порядке столбцов. Чтобы проверить Python, введите, например, np.isfortran(im). Если он возвращает true, массив имеет тот же порядок, что и MATLAB (порядок Fortran), в противном случае он имеет значение row-major (порядок C). Это важно, когда вы хотите оптимизировать циклы или когда вы передаете массив в процедуру C или Fortran.

В идеале, постарайтесь как можно скорее поместить все в np.array и не использовать списки (они занимают гораздо больше места, а обработка намного медленнее). Есть также некоторые причуды: например, 1.0/0.0 выдает исключение, но np.float64(1.0)/np.float64(0.0) возвращает inf, как в MATLAB.

Другой пример из комментариев:

d1 = [ im(2:rows,2:cols) zeros(rows-1,1); zeros(1,cols) ] - ...
     [ zeros(1,cols); zeros(rows-1,1) im(1:rows-1,1:cols-1) ];

d2 = [ zeros(1,cols); im(1:rows-1,2:cols) zeros(rows-1,1); ] - ... 
     [ zeros(rows-1,1) im(2:rows,1:cols-1); zeros(1,cols) ];

Для этого, а не np.vstack и np.hstack, вы можете использовать np.block.

im = np.ones((10, 15))
rows, cols = im.shape

d1 = (np.block([[im[1:rows, 1:cols], np.zeros((rows-1, 1))],
                [np.zeros((1, cols))]]) -
      np.block([[np.zeros((1, cols))],
                [np.zeros((rows-1, 1)), im[:rows-1, :cols-1]]]))

d2 = (np.block([[np.zeros((1, cols))],
                [im[:rows-1, 1:cols], np.zeros((rows-1, 1))]]) -
      np.block([[np.zeros((rows-1, 1)), im[1:rows, :cols-1]],
                [np.zeros((1, cols))]]))
Поделиться
  • 0
    Комментарии не для расширенного обсуждения; этот разговор был перенесен в чат .
  • 0
    Я попробовал и использовал d2, который вы вставили в ответ, но я все еще получаю сообщение об ошибке "ValueError: операнды не могут быть переданы вместе с фигурами (78,103) (78,104) Я также размещал скриншот IDLE и мой код для удобства чтение кода ibb.co/xYdybcx
Показать ещё 4 комментария
1

С np.zeros((Nrows, 1)) вы создаете 2D-массив, содержащий массивы Nrows 1D с 1 элементом. Затем, с im [1,2: cols], вы получаете 1D массив элементов cols-2. Вы должны изменить np.zeros((rows, 1)) на np.zeros(rows).

Более того, во втором np.concatenate, когда вы получаете subarray от "im", вы должны брать столько же элементов, сколько в первом конкатенате. Обратите внимание, что вы берете один элемент меньше: диапазон диапазона (2, cols) VS (2, cols-1).

Поделиться
  • 1
    Вы должны начать с кода MATLAB, поскольку попытка Python явно не эквивалентна.

Ещё вопросы

Сообщество Overcoder
Наверх
Меню