如何根据平均值为像素分配颜色答案

【问题标题】：How to assign color to pixel according to its mean value如何根据平均值为像素分配颜色
【发布时间】：2020-02-08 23:12:25
【问题描述】：

image_copy 是 RGB 图像。

如果三个分量（R、G、B）的平均值小于某个值，则该像素将为白色。如果它更小，我会给它黑色值。

我尝试使用 np.where 和 np.mean，但没有产生结果。

    imagen = io.imread('example.jpg')
    imagen_copy = imagen.copy()
    imagen_copy[np.where((np.mean(imagen_copy, axis=1) <= 58.0))] = [255,255,255]
    imagen_copy[np.where((np.mean(imagen_copy, axis=1) > 58.0))] = [0, 0, 0]
    io.imshow(imagen_copy)
    plt.show()

谢谢。

【问题讨论】：

你怎么知道它“不会产生结果”？你期待什么结果，你实际得到什么结果？ minimal reproducible example 也可能会有所帮助。
如果位置 x 的平均强度小于 58，我希望 x 为 [255, 255, 255]
现在没有像素变为 255 或 0
你想要axis=2 或axis=-1。前两个轴（0 和 1）是图像的行和列。此外，如果您首先将所有像素 >= 58 更改为 [255,255,255]，那么在下一步中您将所有像素设置为 [0,0,0]
minimal reproducible example 在哪里？

标签： python image numpy

【解决方案1】：

IIUC 您想沿最后一个轴取平均值，而不是在这两种情况下使用np.where，以下就足够了：

(images.mean(-1) <= 58.0) * 255

【讨论】：