Numpy 不能正确计算图像中的像素

Question

我正在尝试使用 Numpy 和 OpenCV 计算图像中的黑白像素。但是，最终计数与实际值不匹配。通过使用下图 (4x4)：

在下面的代码中：

# importing libraries
import cv2
import numpy as np
from math import *

path = "pictures/test.png"

# reading the image data from desired directory
img = cv2.imread(path)
cv2.imshow('Image', img)

height, width, color = img.shape

# counting the number of pixels
number_of_white_pix = np.sum(img == 255)
number_of_black_pix = np.sum(img == 0)


def phase():
    white = number_of_white_pix
    black = number_of_black_pix
    phaseper = white/(white+black)
    print(white)
    print(black)
    return phaseper

print(phase())

我得到以下输出：

9
36
0.2

Process finished with exit code 0

这意味着它统计了9个白色像素和36个黑色像素，这显然是错误的，从图像中可以看出正确的数字是3个白色和13个像素（总共4x4 = 16个像素） .由于代码没有给出任何错误并且似乎没有错误，我不知道发生了什么。

Answer 1

使用 print(img) 转储 original image 的数据得到

[[[  0   0   0]
  [  0   0   0]
  [  0   0   0]
  [  0   0   0]]

 [[  0   0   0]
  [  0   0   0]
  [  0   0   0]
  [  0   0   0]]

 [[255 255 255]
  [255 255 255]
  [255 255 255]
  [  0   0   0]]

 [[  1   1   1]
  [  0   0   0]
  [  0   0   0]
  [  0   0   0]]]

这与您的代码结果一致：我们有 9 个 255 和 36 个 0。如您所见，其中一个像素不是很黑，而是非常深的灰色。

每个值出现三次的原因是因为它被编码为RGB。如果您只关心处理灰度图像，您可以告诉 opencv 将图像加载为灰度图像：

img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
"""
print(img) now gives
[[  0   0   0   0]
 [  0   0   0   0]
 [255 255 255   0]
 [  1   0   0   0]]
"""

Numpy 不能正确计算图像中的像素

Numpy doesn't count pixels in image correctly

python

opencv

numpy

image

image-processing