在 Numpy 和 OpenCV2 中替换 3D 子矩阵

Question

Replace sub part of matrix by another small matrix in numpy 通常似乎适合我的目的，但我遇到了一些我无法调和的事情。考虑下面的代码，它创建了两个 3D 矩阵，形状为 OpenCV2 网络摄像头输入（在我的例子中是 (480, 640, 3)），一个是全 1（frame），一个是随机浮点数（rgb_noise_mask），将frame 中的指定子矩阵替换为rgb_noise_mask 的相同子矩阵，并将其显示到屏幕上。此代码按预期工作，在白色区域上显示一个基于 RGB 的静态块。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()

frame = np.ones(frame.shape)
rgb_noise_mask = np.random.random(size=frame.shape)

while True:
    boxes = [[300,300,30,30]]
    for box in boxes:
        x, y, width, height = box
        frame[y:y2, x:x2] = rgb_noise_mask[y:y2, x:x2]
        
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

现在取下辅助轮并使用实际的网络摄像头输入而不是伪造它。同一个框现在显示为统一的黑色，而不是预期的颜色：

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()

rgb_noise_mask = np.random.random(size=frame.shape)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    boxes = [[300,300,30,30]]
    for box in boxes:
        x, y, width, height = box
        frame[y:y2, x:x2] = rgb_noise_mask[y:y2, x:x2]
        
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

为什么会这样，我该如何解决？进一步增加我的困惑是，如果我在第二个代码示例中将 frame[y:y2, x:x2] = rgb_noise_mask[y:y2, x:x2] 替换为 frame[y:y2, x:x2] = frame[y:y2, x:x2][::-1]，它的行为与预期一样，并显示具有该正方形镜像的实时输出。

Answer 1

这里的问题是ret, frame = cap.read() 返回frame 作为带有dtype=np.uint8 的numpy 数组，而rgb_noise_mask 在0,1 之间浮动，所以所有0 在转换为uint8 时。

一个简单的解决方法是使用randint 将噪声生成为整数：

rgb_noise_mask = np.random.randint(0,256, size=frame.shape, dtype=np.uint8)