找到仅包含 2d mask NumPy 数组中的最大矩形边界框

Question

我有一个 2d 掩模，我想在其中找到仅包含矩形边界框的最大矩形边界框。

有没有比确定边界框的所有可能性然后比较它们的大小更有效的方法？

示例代码：

import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mask = np.array([[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1],  # example mask
                 [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1],
                 [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
                 [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
                 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1],
                 [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
                 [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
                 [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1]])

def find_largest_bbox(mask):
    # TODO
    return 3, 1, 4, 4

bbox = find_largest_bbox(mask)

plt.close()
plt.imshow(mask)
x, y = bbox[0] - 0.5, bbox[1] - 0.5
w, h = bbox[2] - bbox[0] + 1, bbox[3] - bbox[1] + 1
rect = patches.Rectangle((x, y), w, h, linewidth=2, edgecolor="red", facecolor="none")
plt.gca().add_patch(rect)
plt.show()

Answer 1

一种选择是使用

lir

（使用 Numba）：

# takes some time for compilation..
import largestinteriorrectangle as lir

def find_largest_bbox(mask):
    return lir.lir(mask.astype("bool"))

x, y, w, h = find_largest_bbox(mask)

im = plt.imshow(mask)

xp, *_, yp = im.get_extent()

plt.gca().add_patch(
    patches.Rectangle(
        (x + xp, y + yp), w, h,
        lw=2, fc="none", ec="r",
    )
)