将阈值逻辑应用于 NumPy 数组的一列答案

【问题标题】：Apply thresholding logic to one column of NumPy array将阈值逻辑应用于 NumPy 数组的一列
【发布时间】：2020-12-16 06:49:50
【问题描述】：

我有一个 3D NumPy 数组，它本质上是 RGBA 格式的图像数据，如下所示：

[
  [
    [233 228 230 120]
    [233 228 230 0]
    [232 227 229 212]
    ...
  ]
  ...
]

在上面的示例中，最后（第 4）列代表 Alpha 通道。由于我不能有半透明像素（0 或 255 以外的值），我需要对该列设置阈值。任何低于 255 的值都应变为 0。

我所拥有的是下面的行。

image[...,3][image[...,3] < 255] = 0

它确实有效，但我想问是否有更短更优雅的东西可以完成这项工作。谢谢。

【问题讨论】：

你能发布你的图片形状吗？

标签： python numpy

【解决方案1】：

编辑：@Lior Cohen 确实是对的！道歉。

# if your channels are in the last axis, this should work
image[:,:,3][image[:,:,3] < 255] = 0

# another alternative, but not as elegant as what @Lior proposed
image[:,:,3] = np.where(image[:,:,3] < 255, 0, 255)

【讨论】：

我认为这会将 RGB 截断为 0 而不仅仅是 alpha
@LiorCohen 你是对的！我忽略了它。你的回答应该被接受。

【解决方案2】：

另外两个选项基于/255 运算符，将小于 255 的整数切为 0。

image[...,3] = image[...,3] // 255 * 255

image[...,3] //= 255
image[...,3] *= 255

【讨论】：