我正在嘗試使用 NumPy 獲取與特定顏色不同的圖像像素列表。例如，在處理以下圖像時：我設法使用以下方法獲得所有黑色像素的列表：np.where(np.all(mask == [0,0,0], axis=-1))但是當我嘗試這樣做時：np.where(np.all(mask != [0,0,0], axis=-1))我得到了一個非常奇怪的結果：看起來 NumPy 只返回了 R、G 和 B 非 0 的索引這是我正在嘗試做的一個最小的例子：import numpy as npimport cv2# Read maskmask = cv2.imread("path/to/img")excluded_color = [0,0,0]# Try to get indices of pixel with different colorsindices_list = np.where(np.all(mask != excluded_color, axis=-1))# For some reason, the list doesn't contain all different colorsprint("excluded indices are", indices_list)# Visualizationmask[indices_list] = [255,255,255]cv2.imshow(mask)cv2.waitKey(0)
3 回答
Helenr
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必要性：需要具有這種形狀的矩陣 = (any,any,3)
解決方案：
COLOR = (255,0,0)
indices = np.where(np.all(mask == COLOR, axis=-1))
indexes = zip(indices[0], indices[1])
for i in indexes:
print(i)
解決方案2：
獲取特定顏色的間隔，例如 RED：
COLOR1 = [250,0,0]
COLOR2 = [260,0,0] # doesnt matter its over limit
indices1 = np.where(np.all(mask >= COLOR1, axis=-1))
indexes1 = zip(indices[0], indices[1])
indices2 = np.where(np.all(mask <= COLOR2, axis=-1))
indexes2 = zip(indices[0], indices[1])
# You now want indexes that are in both indexes1 and indexes2
解決方案 3 - 證明有效
如果以前的不起作用，那么有一種解決方案可以 100% 有效
從 RGB 通道轉換為 HSV。從 3D 圖像制作 2D 蒙版。2D 蒙版將包含色調值。比較色相比 RGB 更容易，因為色相是 1 個值，而 RGB 是具有 3 個值的向量。在您擁有帶有 Hue 值的 2D 矩陣后，請執行上述操作：
HUE1 = 0.5
HUE2 = 0.7
indices1 = np.where(HUEmask >= HUE1)
indexes1 = zip(indices[0], indices[1])
indices2 = np.where(HUEmask <= HUE2)
indexes2 = zip(indices[0], indices[1])
您可以對 Saturation 和 Value 執行相同的操作。
人到中年有點甜
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對于選擇非黑色像素的特殊情況，在查找非零像素之前將圖像轉換為灰度會更快：
non_black_indices = np.nonzero(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY))
然后將所有黑色像素更改為白色，例如：
img[non_black_indices] = [255,255,255]
同樣，這僅適用于選擇非 [0,0,0] 像素，但如果您正在處理數千張圖像，則較一般方法的速度提升變得顯著。
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