如何找到给定矩阵中的最大区域并返回其位置/边界答案

【问题标题】：How to find the largest area in a given matrix and return its position/boundries如何找到给定矩阵中的最大区域并返回其位置/边界
【发布时间】：2021-05-10 06:00:38
【问题描述】：

我正在尝试实现maze generation recursive division algorithm，但在我的实现中，我陷入了上述算法的主要部分之一。

假设我有一个这样的矩阵

[
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
  ['1', '1', '1', '0', '0'],
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
]

在这里我希望能够在矩阵中找到'0' 的最大区域并返回它的起点和终点，在这种情况下将是[0][3] to [4][4]，我应该有办法确定它是否是宽度方向大或长度方向大，因此我可以再次对这个特定区域使用相同的功能，例如，因为它在长度方向上很大，所以它在所述区域上创建一条随机线并将其划分并且函数重复

[
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
  ['0', '0', '1', '1', '1'],
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
  ['1', '1', '1', '0', '0'],
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
]

谢谢

【问题讨论】：

标签： python arrays

【解决方案1】：

假设您只对 0 的正方形区域感兴趣，您可以建立在您链接的答案的基础上，如下所示：

from scipy import ndimage

label, num_label = ndimage.label(matrix == '0')
size = np.bincount(label.ravel())
biggest_label = size[1:].argmax() + 1
clump_mask = label == biggest_label

a, b = np.where(clump_mask)
coordinates = (a[0], b[0]), (a[-1], b[-1])

((0, 3), (4, 4))

然后，如果您想知道它是更大的长度还是宽度，您可以使用您的坐标：

if (abs(coordinates[0][0] - coordinates[1][0]) > 
    abs(coordinates[0][1] - coordinates[1][1])):
    bigger = 'length'
else:
    bigger = 'width'

【讨论】：

为此，我需要将矩阵转换为 np 数组，对吗？也感谢您的回复！
是的，没错。您可以在矩阵上调用 np.array() ，这应该可以工作。
好的，我会试试看是否有效，谢谢

【解决方案2】：

您发布的链接几乎给出了解决方案。

你可以这样做：

import numpy as np
from scipy import ndimage

# Your matrix
array = np.array([
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
  ['1', '1', '1', '0', '0'],
  ['0', '0', '1', '0', '0'],
])

# Finds the contiguous locations (labels) of '0' elements
label, num_label = ndimage.label(array == '0')
size = np.bincount(label.ravel())
biggest_label = size[1:].argmax() + 1

# Gets the extreme point locations of the biggest area
seq = np.arange(array.size).reshape(array.shape)
_, _, start, stop = ndimage.extrema(seq, label, index=biggest_label)

start 和 stop 现在将保存最大补丁的极值点坐标，在本例中为 (0, 3) 和 (4, 4)。

【讨论】：