Python & Numpy - 查找数组中非零值的模式

Question

我有一个 Numpy 数组（它是图像中的红色通道）。

我已经屏蔽了其中的一部分（将这些值设为 0），现在我想在我的非屏蔽区域中找到值的模式。

我遇到的问题是模式命令不断返回 [0]。我想排除 0 值（被遮罩的区域），但不知道该怎么做？

这是我用来尝试获取模式的命令：

#mR is the Numpy Array of the Red channel with the values of the areas I don't want at 0


print(stats.mode(mR[:, :], axis=None))

返回 0 作为我的模式。 如何排除 0 或被遮罩的区域？

更新 - 完整代码：

这是我使用 scipy.misc 中的“面部”的完整代码 - 该图像仍然看起来很慢，结果是“107”，这对于蒙版区域（阴影）来说太高了，所以看起来它正在处理整个图像，而不仅仅是遮罩中的区域。

import cv2
import numpy as np
from scipy import stats
import scipy.misc


img = scipy.misc.face()

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
r, g, b = cv2.split(img_rgb)


img_lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
l_channel ,a_channel, b_channel = cv2.split(img_lab)


mask = cv2.inRange(l_channel, 5, 10)
cv2.imshow("mask", mask)


print(stats.mode(r[mask],axis=None))


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(1)

Answer 1

你可以只屏蔽数组并使用np.histogram:

counts, bins = np.histogram(mR[mR>0], bins=np.arange(256))

# mode
modeR = np.argmax(counts)

Answer 2

更新：

在 OP 友好地发布了他们的完整代码之后，我可以确认 stats.mode() 要么非常慢，要么实际上从未完成（谁知道为什么？）。

另一方面，@Quang Hoang 的解决方案既优雅又快速 - 在尊重面具方面也对我有用。

因此，我当然会支持 QH 的回答。

我的旧答案：

试试

print(stats.mode(mR[mask],axis=None))

除了掩码，有效地计算一个 numpy 数组的模式在这里被广泛地介绍：

Most efficient way to find mode in numpy array