np.argwhere的用法

`np.argwhere`函数返回数组中非零元素的索引。

具体用法如下：

import numpy as np

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

indices = np.argwhere(arr != 0)

print(indices)

输出：

[[0 1]
 [1 0]
 [1 2]
 [2 1]]

在这个例子中，我们首先创建了一个二维的numpy数组`arr`。然后，我们使用`np.argwhere`函数查找`arr`中非零元素的索引。在这个例子中，返回的结果是一个二维的numpy数组，其中每一行记录着一个非零元素的索引。

需要注意的是，`np.argwhere`返回的索引数组的形状与原始数组的维数相同。在上面的例子中，`arr`是一个二维数组，因此返回的索引数组也是一个二维数组。如果`arr`是一个一维数组，则返回的索引数组也是一个二维数组，其中每一行只有一个元素。

相关问题

# 定义获得时序最大值坐标的函数 def TSMaxIndex(array, first = True): array = np.array(array).flatten() if first: return np.argmax(array) else: max_index = np.argwhere(array == np.amax(array)).flatten() return max_index[-1]

TSMaxIndex函数是一个用于获得时序最大值坐标的函数。它接受一个数组作为输入，并可选地指定返回第一个最大值的索引还是最后一个最大值的索引。首先，将输入数组转换为一维数组。如果指定返回第一个最大值的索引（first参数为True），则使用numpy的argmax方法返回第一个最大值的索引。如果指定返回最后一个最大值的索引（first参数为False），则使用numpy的argwhere方法找到所有最大值的索引，然后返回最后一个最大值的索引。

import cv2 import numpy as np def get_largest_connected_component_points(mask): # 连通域标记 _, labels, stats, _ = cv2.connectedComponentsWithStats(mask, connectivity=8) # 获取连通域的面积 areas = stats[:, cv2.CC_STAT_AREA] # 找到面积最大的连通域的标签 largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # 提取连通域的坐标点 points = np.argwhere(labels == largest_label) return points

你提供的代码函数`get_largest_connected_component_points`通过cv2.connectedComponentsWithStats函数找到图像中的连通域，并获取连通域的面积。然后，它找到面积最大的连通域的标签，并使用np.argwhere函数提取该连通域的坐标点。

这个函数在获取最大面积连通域的坐标点方面是正确的。它使用了连通域分析的方法来找到连通域并计算其面积，然后选择面积最大的连通域。最后，通过np.argwhere函数获取该连通域的所有坐标点。

如果你将一个二值化的掩膜图像传递给这个函数，它应该返回最大面积连通域内的所有像素坐标点。