numpy 获取数组轴的最大值和最小值，然后重新整形

14ifxucb 于 12个月前发布在其他

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我有一个文本文件，其中的线条定义了几个多边形：

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

etc

我想把它们读到一个numpy数组与一个轴具有相同的形状的多边形（即。盒子）和其他人喜欢：

[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是最大值等。
我可以读取并获得max和mins：

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)

但将它们塑造成正确的形状，即[num_boxes，4，2]，证明是困难的。
最好的方法是什么？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76998652/get-max-and-min-of-array-axis-and-then-reshape

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按热度按时间

unhi4e5o1#

立即将文件读入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]])

分别为 x 和 y 坐标找到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)

构建所需结构和形状的输出数组：

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

样品输出：

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]]])

out_boxes.shape
(4, 4, 2)

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