我如何使用 `np.where()` 来比较数组而不是单个值

Question

我有一个带有 3 个颜色通道的图像（二维数组）。像这样：

[[[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 ...

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]]

我想获取颜色的索引，例如 [255, 255, 255]。我尝试使用 np.where() 或 np.argwhere()，但它比较的是值而不是数组。最快最有效的方法是什么？

Answer 1

A numpy way to do this with np.where would be

import numpy as np

# Generating an example array
width = 100 
height = 100
channels = 3
img = np.random.rand(width, height, channels) * 255

# Defining the three value channels
r=0 
g=1 
b=2

# Defining the query values for the channels, here [255, 255, 255]
r_query = 255
g_query = 255
b_query = 255

# Print a 2D array with the coordinates of the white pixels
print(np.where((img[:,:,r] == r_query) & (img[:,:,g] == g_query) & (img[:,:,b] == b_query)))

这为您提供了一个二维数组，其坐标为原始数组（图像）中的白色像素 [255, 255, 255]。

Note: Another way would be using OpenCV

mask = cv2.inRange(img, [255, 255, 255], [255, 255, 255])
output = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask)

Answer 2

IIUC，你可以用np.nonzero

np.nonzero((arr==255).all(axis=2))

这将 return 一个数组元组，代表索引。如果你这样做

arr[ind]

其中 ind 是来自第一个表达式的 return，您可以 access/modify 所有行都是 255。

我如何使用 `np.where()` 来比较数组而不是单个值

How do I use `np.where()` to compare the arrays not individual values

python

numpy

python-3.x

numpy-ndarray