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2.1 KiB
Python
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import numpy as np
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import skimage.graph.mcp as mcp
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from skimage._shared.testing import assert_array_equal
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a = np.ones((8, 8), dtype=np.float32)
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horizontal_ramp = np.array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.,],
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[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.,],
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[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.,],
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[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.,],
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[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.,],
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[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.,],
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[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.,],
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[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.,]])
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vertical_ramp = np.array( [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,],
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[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,],
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[ 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.,],
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[ 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3.,],
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[ 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.,],
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[ 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.,],
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[ 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6.,],
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[ 7., 7., 7., 7., 7., 7., 7., 7.,]])
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def test_anisotropy():
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# Create seeds; vertical seeds create a horizonral ramp
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seeds_for_horizontal = [(i, 0) for i in range(8)]
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seeds_for_vertcal = [(0, i) for i in range(8)]
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for sy in range(1, 5):
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for sx in range(1, 5):
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sampling = sy, sx
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# Trace horizontally
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m1 = mcp.MCP_Geometric(a, sampling=sampling, fully_connected=True)
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costs1, traceback = m1.find_costs(seeds_for_horizontal)
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# Trace vertically
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m2 = mcp.MCP_Geometric(a, sampling=sampling, fully_connected=True)
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costs2, traceback = m2.find_costs(seeds_for_vertcal)
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# Check
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assert_array_equal(costs1, horizontal_ramp * sx)
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assert_array_equal(costs2, vertical_ramp * sy)
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