如何为NumPy数组创建圆柱掩码并实现反向遮罩效果

问题描述 #

我尝试创建一个圆柱形状的数组，用于对尺寸为1648×1648×1420的3D NumPy数组进行掩码操作，目标是移除图像的外环区域。目前已完成圆柱构造和逐元素掩码应用，但结果是遮盖了目标图像，请问如何实现与当前效果相反的结果？

原实现代码：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import nrrd 
seg,header = nrrd.read("image.nrrd")


x = np.linspace(-10, 10, 1658)
y = np.linspace(-10, 10, 1658)
z = np.linspace(-10, 10, 1420)
x,y,z = np.meshgrid(x,y,z)
x0 = 3
y0 = 2
z0 = 3
mask = (x-x0)**2 + (y-y0)**2 > (z-z0)**2 

maskimg = plt.imshow(mask[:,:,100],cmap="gray")
plt.show()

z_masked = np.multiply(mask,seg)
zimg_masked = plt.imshow(z_masked[:,:,200])
plt.show()

解决方案 #

要实现保留圆柱内部、移除外环的反向效果，只需要对掩码的逻辑取反即可，有两种简单方式：

方式1：直接修改掩码条件 #

将原掩码的大于号(>)替换为小于等于号(<=)，这样掩码中True对应的就是圆柱内部区域：

mask = (x-x0)**2 + (y-y0)**2 <= (z-z0)**2 

方式2：对原掩码取反 #

基于原掩码，使用~运算符或np.logical_not()函数取反，同样能得到圆柱内部为True的掩码：

# 使用~取反
mask = ~((x-x0)**2 + (y-y0)**2 > (z-z0)**2)
# 或者使用np.logical_not
mask = np.logical_not((x-x0)**2 + (y-y0)**2 > (z-z0)**2)

修改后的完整代码 #

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import nrrd 
seg,header = nrrd.read("image.nrrd")


x = np.linspace(-10, 10, 1658)
y = np.linspace(-10, 10, 1658)
z = np.linspace(-10, 10, 1420)
x,y,z = np.meshgrid(x,y,z)
x0 = 3
y0 = 2
z0 = 3
# 保留圆柱内部的掩码
mask = (x-x0)**2 + (y-y0)**2 <= (z-z0)**2 

maskimg = plt.imshow(mask[:,:,100],cmap="gray")
plt.show()

z_masked = np.multiply(mask,seg)
zimg_masked = plt.imshow(z_masked[:,:,200])
plt.show()

关键说明 #

• 原掩码(x-x0)**2 + (y-y0)**2 > (z-z0)**2标记的是圆柱外部区域为True，与原图像相乘后，这些区域会被保留，而圆柱内部区域会被置0（即被遮盖），和你的需求正好相反。
• 取反后的掩码会将圆柱内部区域标记为True，相乘后保留内部内容，外环区域被置0，完美实现移除外环的目标。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hm23