为什么 np.ones 创建黑色图像？答案

【问题标题】：Why np.ones creates a black image?为什么 np.ones 创建黑色图像？
【发布时间】：2019-02-22 12:52:49
【问题描述】：

我想了解np.zeros和np.ones之间的区别。在我的波纹管代码中，两者都创建了黑色图像。但是np.zeros和np.ones有什么用。我什么时候应该使用它们。什么目的。我知道np.ones 用 1 填充矩阵，但目的是什么。我想创建一个white image

img = np.ones((512,512,3), np.uint8)
cv2.imshow('IMG', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.imshow('IMG', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【问题讨论】：

我不确定除了“一个充满零值的 ndarray”或“一个充满一个值的 ndarray”之外，您还能期待什么进一步的答案。就 RGB 而言，我怀疑你真的会看到任何不同的东西。
uint8 类型的白色是 255
both create a black images - 不，一个创建黑色图像，另一个创建深灰色，其中所有像素都是rgb(1, 1, 1)。
因此，在具有 uint8 的 OpenCV 中，如果使用浮点数，则差异只是黑色阴影（0 或 1），它是黑色或白色，因为 OpneCV 在浮点数时使用 0-1 值
从它的名字可以看出一个是创建数组填充1，另一个填充数组0

标签： python numpy opencv

【解决方案1】：

将您的数组初始化为float 数据类型。只有这样，0 表示黑色，1 表示白色：

img = np.ones((512,512,3), np.float)

说明：当imshow 接收到一个整数数组时，它会假设 0 是最小值，255 是最大值，表示灰度图像中的黑白。但是，如果它接收到一个浮点数数组，它会将这些值设置为 0.0 和 1.0，因为它假定一个缩放输入。

【讨论】：

【解决方案2】：

np.zeros "返回一个给定形状和类型的新数组，用零填充。"

np.ones "返回一个给定形状和类型的新数组，用一个填充。"

np.zeros(10)
Out: array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
np.ones(10)
Out:array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

【讨论】：

什么，the documentation 中的内容有 3 个赞？
@meissner_ 不是。真正的问题只是隐藏在这句话中：'我想要创建一个白色图像'
@meissner_ 但事实并非如此。从上下文我们可以看出他们对 RGB 感到困惑
许多编码人员缺乏这种基本技能：文档使用、研究、查找信息。因此，为什么我相信赞成票。 “什么目的。”建议问题的作者不了解 np.ones 和 np.zeros 做什么以及数组是什么，因为他不了解 np.ones((512,512,3)) 做什么。
@HuzaifSayyed 这就是为什么这不能回答你的问题。你误解了RGB，为什么1、1、1是白色的，0、0、0是黑色的？你需要 255、255、255

【解决方案3】：

您需要按像素中的位数进行缩放。例如，

img = 255*np.ones((512, 512, 3), uint8)

将生成 8 位像素的白色图像。

【讨论】：

这是一个迂回的方式，只需使用numpy.full并将填充值设置为255