如何过滤 3D RGB numpy 数组

Question

我想得到一个绿色的二维掩码数组。 代码：

W = 100; H = 100

Map = np.zeros((W,H,3), dtype=int)

Map[1,1] = [0,255,0]

MResult = (Map[:,:] == [0,255,0])

A = np.zeros((W,H))

A[MResult] = 1

不工作。

Answer 1

我认为您的代码中还有一个概念错误，高度应该是第一个维度，所以 Map 应该是np.zeros((H,W,3), dtype='int') 。 另请注意，dtype 是一个字符串，而不是 python 内置的 int。

现在回到问题上来，您需要使用numpy 的智能索引来更好地操作数组。 似乎您想在 Map 中将绿色通道设置为 255，您可以通过执行Map[:,:,1] = 255注意我们使用:来表示“行和列中的所有元素，并且在通道 1 应设置为 255"。

然后我们得到 A 的二进制掩码，我们应该做MResult = Map[:,:,1] == 255 ，最后我们像你一样简单地做A[MResult] = 1 。

Answer 2

只检查绿色通道不是一个好主意，我们也会得到白色。

但是代码：

import numpy as np

W = 100; H = 100

Map = np.zeros((W,H,3), dtype=int)

Map[1,1] = [0,255,0]

A = np.zeros((W,H))

A[(0 == Map[:,:,0]) & (255 == Map[:,:,1]) & (0 == Map[:,:,2])] = 1

现在开始工作。