Numpy 过滤器像素索引

Question

我想提取 R=0 和 B=0 以及这些像素的 x,y 坐标位于图像边界上的 RGB 图像的所有像素的 sum 计数.

首先我得到 R=0 和 B=0 的像素坐标：

import cv2
import numpy as np
i = cv2.imread("test2.png")
indices = np.where((i[:, :, 0] == 0) & (i[:, :, 2] == 0))

这给了我一个坐标列表。现在我想获取 x 位置为 0 或图像宽度（在本例中为 21）的所有像素的总和。

我可以对列表进行排序，但如果可能的话，我想坚持使用 numpy 数组。有什么奇特的方法吗？

Answer 1

方法#1

X 沿着第二个轴，这是一种 花哨 方式 -

(i[...,[0,2]]==0).all(-1)[:,[0,-1]].sum()

方法#2

使用多维度索引 -

(i[:,[0,-1],[0,2]]==0).sum()

方法#3

为了提高性能，请使用更多 slicing -

mask = (i[...,0]==0) & (i[...,2]==0)
out_x = (mask[:,0] + mask[:,-1]).sum()

在旧 NumPy 版本上，np.count_nonzero 可能比 .sum() 更好。