4D np.array 中的平均 RGB 图像

Question

我有一个 4D 数据 np.array，由 150 个 50X70 的图像组成，分解为 3 个通道。
数据的形状为 (150, 50, 70, 3)。 我需要按通道计算这 150 张图像的平均值，形状为 (50, 70, 3) （其中平均 R 通道将是 150 个 R 通道的平均值等） 我试过了：

average = data.mean(axis=0) averageimage = Image.fromarray(average, 'RGB') averageimage.show()

但即使它给出了正确的形状，图像看起来也像是随机的颜色噪声。

编辑：我试过了

def average_image(a_lot_of_images): avg = np.zeros((a_lot_of_images.shape[1], a_lot_of_images.shape[2], a_lot_of_images.shape[3])) for i in range(a_lot_of_images.shape[0]): avg[:,:,0] += a_lot_of_images[i,:,:,0] avg[:,:,1] += a_lot_of_images[i,:,:,1] avg[:,:,2] += a_lot_of_images[i,:,:,2] for i in [0,1,2]: avg[:,:,i] = avg[:,:,i]/a_lot_of_images.shape[0] return avg

并且输出看起来仍然像颜色噪声。

Answer 1

def average_image(a_lot_of_images): avg = np.zeros((a_lot_of_images.shape[1], a_lot_of_images.shape[2], a_lot_of_images.shape[3]), dtype=float) for i in range(a_lot_of_images.shape[0]): avg[:, :, 0] += a_lot_of_images[i, :, :, 0] avg[:, :, 1] += a_lot_of_images[i, :, :, 1] avg[:, :, 2] += a_lot_of_images[i, :, :, 2] for i in [0,1,2]: avg[:, :, i] = avg[:, :, i]/a_lot_of_images.shape[0] avg = np.array(np.round(avg), dtype=np.uint8) return avg

有效！有没有办法以更优雅的方式做到这一点？