二维NumPy数组沿y轴将局部极大值置255其余置0的实现方法

核心思路 #

• 利用scipy.signal.argrelextrema指定检测轴和比较规则，获取极值点的索引
• 构建同形状的布尔掩码标记极值位置，传入np.where完成值替换：极值位置设为255，其余位置设为0

说明 #

你给出的示例效果实际是沿水平方向（axis=1，逐行）同时检测局部极大值、局部极小值得到的结果，和描述中“沿y轴检测局部极大值”的规则有偏差，以下代码先匹配示例输出，你可以根据实际需求调整轴参数和比较规则。

实现代码 #

import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema

# 输入数组
input_arr = np.array([
  [-33, -57, -77, -83, -70, -42,  -5,  45, 107, 160, 183, 172],
  [-35, -60, -80, -85, -70, -42,  -4,  46, 106, 160, 183, 172],
  [-36, -64, -84, -88, -72, -41,  -4,  45, 105, 158, 181, 173]
])

# 初始化全False的掩码
extrema_mask = np.zeros_like(input_arr, dtype=bool)

# 检测局部极大值（比相邻点大，比较函数用np.greater），沿axis=1逐行检测
max_idx = argrelextrema(input_arr, np.greater, axis=1)
extrema_mask[max_idx] = True

# 检测局部极小值（比相邻点小，比较函数用np.less），不需要可删除这两行
min_idx = argrelextrema(input_arr, np.less, axis=1)
extrema_mask[min_idx] = True

# 替换值得到结果
output = np.where(extrema_mask, 255, 0)

运行结果 #

执行后得到的output和期望输出完全一致：

array([[  0,   0,   0, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 255,   0],
       [  0,   0,   0, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 255,   0],
       [  0,   0,   0, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 255,   0]])

参数调整说明 #

• 若要沿y轴（垂直方向，逐列）检测，将argrelextrema的axis参数改为0即可，注意边界行（第一行、最后一行）无上下邻点，不会被判定为极值
• 若只需要检测局部极大值，删除极小值检测的两行代码即可
• 可通过argrelextrema的order参数调整极值判定的邻域宽度，默认值为1，即仅和直接相邻的点比较

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Howisitgoing