NumPy：如何检查元组是否在一维 numpy 数组中

Question

我在尝试检查 python 元组是否在一维 numpy 数组中时遇到了一些麻烦。 我正在研究一个循环，它将记录图像中存在的所有颜色并将它们存储到一个数组中。 它使用普通列表运行良好，但图像非常大，我认为 NumPy Arrays 会加速循环，因为完成循环需要几分钟。

代码如下所示：

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open("bg.jpg").convert("RGB")
pixels = img.load()

colors = np.array([])

for h in range(img.size[1]):
    for w in range(img.size[0]):
        if pixels[w,h] not in colors:
            colors = np.append(colors, pixels[w,h])
        else:
            continue

当我运行它时，我收到以下错误：

DeprecationWarning: elementwise comparison failed; this will raise an error in the future.
  if pixels[w,h] in colors:

提前致谢，如果您知道更快的方法，请告诉我。

Answer 1

假设pixels的形状为(3, w, h)或(3, h, w) （即颜色通道沿第一个轴），并假设您所追求的是图像中的独特颜色：

channels = (channel.flatten() for channel in pixels)
colors = set(zip(*channels))

如果你想要一个list而不是一个集合， colors = list(set(zip(*channels))) 。

你似乎误解了 numpy 派上用场的地方。 一个 numpy 元组数组不会比 Python 元组列表快。 numpy 的速度在矩阵和向量的数值计算中发挥作用。 一个 numpy 元组数组不能利用任何使 numpy 如此快速的东西。

您想要做的根本不适合numpy，并且根本无助于加速您的代码。

Answer 2

我不确定你到底需要什么。 但我希望下一段代码对你有所帮助。

import numpy as np

image = np.arange(75).reshape(5, 5, 3) % 8

# Get the set of unique pixles
pixel_list = image.reshape(-1, 3)
unique_pixels = np.unique(pixel_list, axis = 0)

# Test whether a pixel is in the list of pixels:
i = 0
pixel_in_list = (unique_pixels[i] == pixel_list).all(1).any(0)
# all(1) - all the dimensions (rgb) of the pixels need to match
# any(0) - test if any of the pixels match

# Test whether any of the pixels in the set is in the list of pixels:
compare_all = unique_pixels.reshape(-1, 1, 3) == pixel_list.reshape(1, -1, 3)
pixels_in_list = compare_all.all(2).any()
# all(2) - all the dimensions (rgb) of the pixels need to match
# any()  - test if any of the pixelsin the set matches any of the pixels in the list

Answer 3

如何检查元组是否在一维numpy数组中：

>>> colors = [(1,2,3),(4,5,6)]
>>> for x in colors:
    print(x)
    if isinstance(x, tuple):
        print("is tuple")

        
(1, 2, 3)
is tuple
(4, 5, 6)
is tuple

但是您应该使用列表而不是 numpy 数组。 错误很明显，该功能已被弃用。 这是对标题中提出的问题的回答。

Answer 4

我找到了一种更快的方法来使我的循环在没有 NumPy 的情况下运行得更快，那就是使用sets ，这比使用列表或 NumPy 快得多。 这就是代码现在的样子：

from PIL import Image

img = Image.open("bg.jpg").convert("RGB")
pixels = img.load()

colors = set({})

for h in range(img.size[1]):
    for w in range(img.size[0]):
        if pixels[w,h] in colors:
            continue
        else:
            colors.add(pixels[w,h])

这解决了我最初的列表太慢而无法循环的问题，并且解决了 NumPy 无法比较元组的第二个问题。 谢谢大家的回复，祝大家有个美好的一天。