python，使用np.where和box[:, 0]

用作自己的学习笔记，侵权删。 

代码： 

# 获取四个顶点坐标

# 找到最左边的 x 坐标
left_point_x = np.min(box[:, 0])
# 找到最右边的 x 坐标
right_point_x = np.max(box[:, 0])
# 找到最上面的 y 坐标
top_point_y = np.min(box[:, 1])
# 找到最下面的 y 坐标
bottom_point_y = np.max(box[:, 1])

# 通过找到最左边 x 坐标对应的 y 坐标，找到左上角的坐标
left_point_y = box[:, 1][np.where(box[:, 0] == left_point_x)][0]
# 通过找到最右边 x 坐标对应的 y 坐标，找到右上角的坐标
right_point_y = box[:, 1][np.where(box[:, 0] == right_point_x)][0]
# 通过找到最上面 y 坐标对应的 x 坐标，找到左上角的坐标
top_point_x = box[:, 0][np.where(box[:, 1] == top_point_y)][0]
# 通过找到最下面 y 坐标对应的 x 坐标，找到左下角的坐标
bottom_point_x = box[:, 0][np.where(box[:, 1] == bottom_point_y)][0]

# 创建包含上下左右四个点坐标的数组
vertices = np.array([[top_point_x, top_point_y], [bottom_point_x, bottom_point_y], [left_point_x, left_point_y], [right_point_x, right_point_y]])

box[:, 0]

这里引用别人文章里的解释：

在python中会出现[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1]，他们分别是什么意思呢，这里就来详尽的说一下：

[-1]： 列表最后一项

[:-1]： 从第一项到最后一项

[::-1]： 代表从全列表倒序取

[n::-1]： 同上所述，从索引n开始倒序取值：

[:,:,0]： 因为有了逗号，所以这个方法就和前面的有所不同了。它是对多维数据的一种处理方式，代表了前两维全选，取其中的所有0号索引。

[…,0]： 代表了取最里边一层的所有第0号元素，…代表了对:,:,:,的省略。注意只能进行一次省略，不能是[… , …]，全省略那不就是 a 吗。

[…,::-1]： 是对最内层的列表进行逆序取值

原文章：Python中[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1] 的理解_python [-1]-优快云博客

所以对于[:,0]来说，这个就相当于对这个向量组里的所有向量的第一个数进行访问。

np.where(condition)

只有条件 (condition)，没有x和y，则输出满足条件元素的坐标.

对于我们这段代码来说，np.where他检索满足条件的数组中的x所在的行 ：

box[:,1]包含了所有的y坐标，构成一个n*1的数组，后面的[m][0]是对这个数组的一个索引，访问这个数组的第m行第一个元素。

有些是我自己的理解，有问题欢迎大家指正。