python - 从 Python 中的扁平索引重塑

Question

我有一个大小为 M*N 的图像，其像素坐标已根据空间填充曲线展平为一维数组（即不是我可以使用重塑的经典光栅化）。

因此，我处理了我的一维数组（展平图像），然后我想将其重塑为 M*N 数组（初始大小）。

到目前为止，我已经使用 for 循环完成了此操作：

for i in range(img_flat.size):
    img_res[x[i], y[i]] = img_flat[i]

x 和 y 是根据我的路径扫描的 x 和 y 像素坐标。

但是，我想知道如何在独特的代码行中做到这一点。

Answer 1

如果xandy是维度为 1 和 lengths 的 numpy 数组n，并且img_flat还有 lengthn img_res是维度为 2 的 numpy 数组，(h, w)使得 `h*w = n，则：

img_res[x, y] = img_flat

应该够了

Answer 2

事实上，这很容易：

vec = np.arange(0, seg.size, dtype=np.uint)
img_res[x[vec], y[vec]] = seg[vec]