Numpy 濾波使用數組

Question

我知道以前有人問過這個問題，但對於我的特定用例似乎沒有任何內容。

我有一個 numpy 數組obs代表彩色圖像並具有形狀(252, 288, 3) 。

我想將不是純黑色的每個像素都轉換為純白色。

我嘗試過的是obs[obs,= [0, 0, 0]] = [255, 255, 255]但它給出了以下異常：

ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 3 input values to the 807 output values where the mask is true

結果與obs[obs[:, :],= [0, 0, 0]] = [255, 255, 255]相同。 另外， (obs[:, :],= [0, 0. 0]).shape是(252, 288, 3)我不明白為什么它不是簡單的(252, 288) （布爾矩陣）。

我考慮過使用obs[obs != 0] = 255但這不會產生我想要的效果，因為純綠色（ [0, 255, 0] ）的像素將被處理組件明智並且仍然是[0, 255, 0]過濾后，而不是實際上是白色的（ [255, 255, 255] ）。

為什么我到目前為止嘗試過的東西都沒有工作，我應該如何處理這個問題？

Answer 1

Boolean 類似obs[obs,= [0, 0, 0]]的索引返回一個一維數組，其中包含obs中滿足給定條件的所有元素。 看下面的例子：

obs = np.array([
 [[88, 0,99],
  [ 0, 0, 0]],
 [[ 0, 0, 0],
  [88,77,66]]
])

obs,= [0, 0, 0]返回一個 boolean 數組：

array([[[ True, False,  True],
        [False, False, False]],
       [[False, False, False],
        [ True,  True,  True]]])

然后obs[obs,= [0, 0, 0]]返回一個一維數組，其中包含掩碼為True的所有元素： array([88, 99, 88, 77, 66]) 。

因此，您需要在where測試是否有any顏色分量不等於 0：

np.where(obs.any(axis=-1, keepdims=True), 255, obs)

結果：

array([[[255, 255, 255],
        [  0,   0,   0]],
       [[  0,   0,   0],
        [255, 255, 255]]])

請注意，您需要keepdims=True才能啟用廣播到obs的原始形狀。 否則，您必須通過np.where(obs.any(-1)[...,np.newaxis], 255, obs)或np.where(np.atleast_3d(obs.any(-1)), 255, obs)不太優雅。

Answer 2

根據您實際想要做的事情，有多種可能性。 讓我們先編寫設置代碼（所有可能性都通用），這樣您就可以明白我的意思了。

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np

# Make a repeatable random image
np.random.seed(764)
obs = np.random.randint(0,32,(252,288,3), dtype=np.uint8)

出於測試目的，此圖像在以下位置恰好有純黑色像素：

obs[ 21, 267]
obs[ 28, 252]
obs[ 69, 127]
obs[ 98,   0]
obs[124, 210]
obs[133,  98]
obs[160,  81]
obs[167,  48]
obs[217, 237]

---

現在，假設您想要一個新的純 True/False boolean 黑色像素掩碼，您可以使用：

mask = obs.any(axis=-1)

該解決方案具有以下特點：

time: 876 µs
mask.shape: (252,288)
mask.nbytes: 72576
mask.dtype: 'bool'

您隨后可以像這樣使用和重復使用該掩碼：

# Make masked pixels red
obs[mask,:] = [255,0,0]

# Make unmasked pixels cyan
obs[~mask,:] = [0,255,255]

---

現在假設您想要一個新的灰度圖像，具有黑白像素，您可以使用：

grey = obs.any(axis=-1) * np.uint8(255)

該解決方案具有以下特點：

time: 887 µs
grey.shape: (252,288)
grey.nbytes: 72576
grey.dtype: np.uint8

---

現在假設您想要將已經存在的“obs”就地更改為純黑白（但仍然是 RGB）：

obs[obs.any(axis=-1),:] = [255,255,255]

該解決方案具有以下特點：

time: 1.98 ms
obs.shape: (252,288,3)
obs.nbytes: 217728
obs.dtype: np.uint8