在 Numpy Ndarray 中查找唯一三元组的计数 [重复]答案

【问题标题】：Finding count of unique triple in Numpy Ndarray [duplicate]在 Numpy Ndarray 中查找唯一三元组的计数 [重复]
【发布时间】：2020-02-05 18:27:57
【问题描述】：

我有一些像这样的 ndarray 形式的图像：

# **INPUT**
img = np.array(
[
    [
        [0, 0, 255],
        [0, 0, 255],
        [0, 0, 255],
        [0, 0, 255],
        [0, 0, 255],
        [0, 0, 255],
        [0, 0, 255],
        [0, 0, 255]
    ],
    [
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [0, 255, 0],
        [0, 255, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0]
    ],
    [
        [255, 0, 0],
        [0, 255, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0]
    ],
    [
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0],
        [255, 0, 0]
    ],
])

我需要找到图像中每种颜色的计数，即以下 3 个元组的计数：[0, 0, 255],[255, 0, 0],[0, 255, 0]。在这种情况下：

# **Desired OUTPUT**
 unique  [[  0   0 255]
 [255   0   0]
 [  0 255   0]]
 counts  [8 21 3]

这就是我所做的：

print('AXIS 0 -----------------------------------')
unique0, counts0 = np.unique(img, axis=0, return_counts=True)
print('unique0 ', unique0)
print('counts0 ', counts0)

这是输出：

  AXIS 0 -----------------------------------
  unique0  [[[  0   0 255]
  [  0   0 255]
  [  0   0 255]
  [  0   0 255]
  [  0   0 255]
  [  0   0 255]
  [  0   0 255]
  [  0   0 255]]

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

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

 [[255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]]]
counts0  [1 1 1 1]

我在尝试使用 axis=1 (counts1 [2 1 5]) 时得到了类似的结果。

我还尝试将元组作为轴输入axis=(0, 1)，它返回错误TypeError: an integer is required (got type tuple)。

任何想法我做错了什么？

【问题讨论】：

看看这里...stackoverflow.com/a/57571670/2836621

标签： python numpy unique

【解决方案1】：

首先使用np.concatenate 沿第一个轴连接ndarray，然后然后使用np.unique，设置return_counts=True，这将返回扁平@的计数987654326@数组：

unique, counts = np.unique(np.concatenate(mg), axis=0, return_counts=True)

print(unique)
[[  0   0 255]
 [  0 255   0]
 [255   0   0]]

print(counts)
# array([ 8,  3, 21], dtype=int64)

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

elements, counts = np.unique(img.reshape((-1, 3)), axis=0, return_counts=True)
print(elements, counts)

输出

[[  0   0 255]
 [  0 255   0]
 [255   0   0]] [ 8  3 21]

【讨论】：