Python 获取数组轴的最大值和最小值，然后reshape

发布于08月29日

我有一个文本文件，其中的几行定义了几个多边形，如下所示:

x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
.
.
.

etc

我想将它们读入一个数字数组，其中一个轴的形状与多边形数相同(即.Box)，其他人则喜欢:

[x_min,y_min],[x_min,y_max],[x_max,y_max],[x_max,y_min]

其中x_min是最小x坐标，x_max是最大坐标，依此类推.

我可以通过以下方式读取并获得最大和最小值:

boxes_x = np.loadtxt(label_path,usecols=np.arange(0,8,2),dtype=int,delimiter=",")
boxes_y = np.loadtxt(label_path,usecols=np.arange(1,8,2),dtype=int,delimiter=",")

 x_max = boxes_x[:].max(axis=1)
 y_max = boxes_y[:].max(axis=1)
 x_min = boxes_x[:].min(axis=1)
 y_min = boxes_y[:].min(axis=1)

但事实证明，将它们塑造成正确的形状，即[num_box，4，2]是困难的.

做这件事最好的方法是什么？

推荐答案

一次将文件读入boxes:

boxes = np.loadtxt(label_path, dtype=int,delimiter=",")

假设boxes表示4个条目(多边形):

array([[15, 10, 20, 31,  6, 28, 23,  3],
       [30, 24,  7, 13, 24,  4, 29, 20],
       [ 1,  7,  0, 14,  2, 11,  6, 24],
       [15, 18,  7,  7,  1,  1, 21, 13]])

分别找出x和y余弦的min和max:

x_min, x_max = boxes[:, ::2].min(1), boxes[:, ::2].max(1)
y_min, y_max = boxes[:, 1::2].min(1), boxes[:, 1::2].max(1)

构建所需 struct 和形状的输出数组:

out_boxes = np.dstack([x_min, y_min, x_min, y_max, 
                       x_max, y_max, x_max, y_min]).reshape(-1, 4, 2)

示例输出:

array([[[ 6,  3],
        [ 6, 31],
        [23, 31],
        [23,  3]],

       [[ 7,  4],
        [ 7, 24],
        [30, 24],
        [30,  4]],

       [[ 0,  7],
        [ 0, 24],
        [ 6, 24],
        [ 6,  7]],

       [[ 1,  1],
        [ 1, 18],
        [21, 18],
        [21,  1]]])