将函数应用于屏蔽的 numpy 数组

Question

我有一个图像作为 numpy 数组和一个图像掩码。

from scipy.misc import face

img = face(gray=True)
mask = img > 250

如何将函数应用于所有屏蔽元素？

def foo(x):
    return int(x*0.5)

Answer 1

对于该特定功能，可以列出的方法很少。

方法 #1： 您可以使用 boolean indexing 进行就地设置 -

img[mask] = (img[mask]*0.5).astype(int)

方法 #2： 您还可以使用 np.where 来获得可能更直观的解决方案 -

img_out = np.where(mask,(img*0.5).astype(int),img)

有了语法为 np.where(mask,A,B) 的 np.where，我们在两个相同形状的数组 A 和 B 之间进行选择，以生成相同的新数组形状为 A 和 B。 selection 是基于 mask 中的元素制成的，其形状与 A 和 B 相同。因此，对于 mask 中的每个 True 元素，我们 select A，否则 B。将其转化为我们的案例，A 将是 (img*0.5).astype(int) 而 B 将是 img.

方法 #3 : 有一个内置的 np.putmask 似乎最接近这个确切的任务，可用于进行就地设置，像这样 -

np.putmask(img, mask, (img*0.5).astype('uint8'))

将函数应用于屏蔽的 numpy 数组

Apply function to masked numpy array

numpy

mask

python-2.7