numpy에서 마스크의 가장 가까운 거리 1에 대한 거리를 효율적으로 계산하는 방법은 무엇입니까?

Question

numpy에서 나는 1과 0의 2 차원 배열을 가지고 있습니다. 각 요소가 마스크 배열의 해당 지점에서 가장 가까운 거리 1을 포함하는 새로운 배열 (동일한 차원)을 계산해야합니다.

a=np.array(
[[1,1,0], 
[1,0,0], 
[1,0,0]]) 

나는 같이하는 B가 필요합니다

array([[0,0,1], 
     [0,1,1.41], 
     [0,1,2]]) 

PS합니다. 나는 매우 큰 배열에 대해 이것을 수행 할 것이므로, 더 효율적이다. 감사합니다.

Answer 1

당신은 MATLAB의 bwdist과 같은 것을 찾고 있습니다. 자세한 내용은 this SO question을 확인하십시오. 짧은 대답은 scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt을 사용하는 것입니다.