如何在python中使用numpy提取图像（3bands）中的线条？

Question

为了修改图像中特定垂直线的值，我想提取图像的 3 波段垂直线。

当我是二维数组的时候，我用下面的代码提取了垂直线：

vertical_line = array[:,[1]]

我尝试在 3d 数组图像中使用此代码，但失败了。

#image shape(b,g,r) (100,100,3)
# my try
vertical_line_try_1 = image[:,[1]][3]#result => [[255,255,255]]
vertical_line_try_2 = image[:,[1][3]]#result => IndexError: list index out of range
vertical_line_try_3 = image[:,[1],[3]]#result => IndexError: index 3 is out of bounds for axis 2 with size 3

如何在不编写循环的情况下一次提取三个波段的垂直线？

Answer 1

当您使用切片进行索引时，会保留相应的维度（因为您会获得可能的跨值范围）。 另一方面，当您使用单个数字进行索引时，该维度就会消失。

前任：

a = np.random.randn(4,5)

# Let's get the third column in the matrix
print(a[:, 2].shape)   # prints `(4,)` -> we get a vector
print(a[:, 2:3].shape) # prints `(4,1)` -> we keep the result as a column matrix

从您的二维示例来看，您似乎正在使用高级索引作为保持维度的一种方式。 如果这是真的，那么使用我所展示的包含单个元素的切片会更干净（我认为）和更快（在 IPython 中使用%timeit进行测试）。

现在，回到你的问题。 看起来你想提取所有第二维索引等于1的值，类似于下图中的红色部分。

如果是这种情况，则只需使用image[:,1, :] （或仅使用image[:,1] ）如果您将值作为矩阵获取，或者使用image[:,1:2, :]如果你想要一个 3D 阵列。

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了解失败的尝试实际上在做什么也很有用。

1. image[:,[1]][3] ：这实际上是同一行中的两个索引操作。 首先， image[:,[1]]将返回一个100x1x3数组，然后使用[3]的第二个索引将占用第四行。 由于第二个索引是常规索引（不是花哨的，也不是切片），因此索引维度消失，最后得到一个1x3数组
2. image[:,[1][3]] ：这个我不太确定它在做什么
3. image[:,[1],[3]] ：这意味着“从第一个维度中获取所有值，但仅从第一个维度的第二个索引和第三个维度的第四个索引中获取。由于只有第三个维度具有“大小”3，然后尝试获取第四个索引会导致越界错误。