如何闭合带间隔的标记numpy数组的间隔且不重新标记矩阵？

你之前用scipy.ndimage.measurements.label得到全1的结果，是因为该方法会将连通的同值区域统一标记为同一个数值，不符合你保留标记递增顺序、仅补全间隔的需求。下面给出两种实现方案：

方案1：适配单列连续标记场景（匹配你给出的示例） #

如果你仅需要处理单列按顺序递增、间隔为单个像素的标记，可直接提取标记列做线性补全，代码如下：

import numpy as np

# 原始数组
a = np.array([[1,1,1],[1,3,1],[1,5,1]])
# 提取标记所在列（示例中为第二列，索引为1）
mark_col = a[:, 1]
# 筛选非背景的标记值并排序
mark_vals = np.sort(mark_col[mark_col != 1])
# 生成连续填充值
filled_col = np.linspace(mark_vals.min(), mark_vals.max(), num=len(mark_col), dtype=int)
# 替换回原数组
a[:, 1] = filled_col

print(a)

运行输出：

[[1 1 1]
 [1 2 1]
 [1 3 1]]

方案2：通用场景（支持任意长度间隔、多列处理） #

如果需要处理任意位置、任意长度的间隔，可通过线性插值的方式补全，不会修改原有标记的相对顺序：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

def fill_label_gaps(arr, background_val=1):
    # 遍历数组每一列，若为行方向间隔可修改为遍历行
    for col_idx in range(arr.shape[1]):
        col = arr[:, col_idx]
        # 提取非背景的位置和对应标记值
        non_bg_pos = np.where(col != background_val)[0]
        non_bg_vals = col[non_bg_pos]
        # 标记点不足2个无需补全
        if len(non_bg_pos) < 2:
            continue
        # 生成线性插值函数
        interp_func = interp1d(non_bg_pos, non_bg_vals, kind='linear')
        # 确定需要填充的位置范围
        fill_range = np.arange(non_bg_pos.min(), non_bg_pos.max() + 1)
        # 生成填充值并替换
        col[fill_range] = interp_func(fill_range).astype(int)
        arr[:, col_idx] = col
    return arr

# 测试调用
a = np.array([[1,1,1],[1,3,1],[1,5,1]])
result = fill_label_gaps(a)
print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Godsend