使用 Python 计算红色、绿色和蓝色通道的总和答案

【问题标题】：Compute the sum of the red, green and blue channels using Python使用 Python 计算红色、绿色和蓝色通道的总和
【发布时间】：2018-08-01 08:14:50
【问题描述】：

我一直在学习 Python 的在线课程，但遇到了一行我无法解释的代码。我正在尝试计算图像的红色、绿色和蓝色通道的总和，这样做的代码行是：

img = plt.imread('480px-Astronaut-EVA.jpg') intensity = img.sum(axis=2)

为什么要用axis=2 对所有三个通道的值求和？我正在使用 matplotlib 库。

【问题讨论】：

什么是img？你在用什么库？
@iamanigeeit 抱歉没有说清楚。我已经编辑了我的问题。

标签： python image-processing

【解决方案1】：

我找到了您所说的原始代码。我猜是：

import matplotlib.pyplot as plt

# Load the image into an array: img
img = plt.imread('myImage.jpg')

# Print the shape of the image
print(img.shape)  # Outputs : (480, 480, 3)

然后它计算第三个通道上的强度总和。

记住轴是：0、1 和 2。

# Compute the sum of the red, green and blue channels: intensity
intensity = img.sum(axis=2)

如果打印强度的形状：

# Print the shape of the intensity
print(intensity.shape)  # Output : (480, 480)

这意味着对于每一对位置（axe0_point，axe1_point），您将 axe 2 的值相加。

例如，如果img[50,50] == [10,10,10]，您将拥有intensity[50,50] = 30

【讨论】：

【解决方案2】：

axis=2（第三轴）指示对颜色分量求和：

B = image[:,:,0]; G = image[:,:,1]; R = image[:,:,2]

【讨论】：

【解决方案3】：

来自documentation：

对于 RGB 图像，返回值为 MxNx3。

这意味着图像存储为 MxN 像素数组，每个像素具有 3 元组（R、G、B 值）。 img.sum(axis=2) 表示将每个像素的第三轴（RGB 值）相加，返回一个 MxN 强度值数组。

【讨论】：

【解决方案4】：

图像从文件读入一个 numpy 数组。您可以通过阅读文章Numpy sum axis intuition（尤其是示例）来了解轴和数据操作的整个概念：

理解 numpy sum 的“轴”的方法是折叠指定的轴。因此，当它折叠轴 0（行）时，它就变成了一行和列的总和。

在 2-d 数组中，它可能会令人困惑，但是当我们谈论 3-d、4-d、n-d 时，它是定义轴的更直接的方法。

【讨论】：