如何根据目标像素替换 Numpy 图像数组中的所有 RGB 值

Question

我在 Numpy 数组中有一个图像。 我将用黑色替换特定颜色，并将所有其他颜色替换为白色。 For 循环会变慢，而且我的 numpy 条件不起作用。

与数组匹配的所有像素 --> [121, 112, 131] 必须完全替换为另一个数组 --> [0, 0, 0]

所有其他带 --> [255, 255, 255]

我的结果以与第一通道匹配的监督像素结束 [True, False, False]

抱歉拼写错误，我希望我的代码更好理解。

我的示例结果：

import numpy as np
from scipy import misc

file = misc.face()
img = np.array(file)

target_color = [121, 112, 131]
true_color = [0, 0, 0]
false_color = [255, 255, 255]

true_mask = np.all(img == target_color, axis=2)
false_mask = np.all(img != target_color, axis=2)

img[true_mask] = true_color
img[false_mask] = false_color

print(img)

输出：

array([[[  0,   0,   0],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       ...,

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [121, 157,  96],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]]], dtype=uint8)

问题：

当第一个通道等于目标颜色时，还有像素。

Target Pixel: [121, 112, 131]
Overseen Pixel: [121, 157,  96]

Answer 1

您的图像形状是(768, 1024, 3)。您想要制作一个掩码，它等于一个 3 元素数组。您发现这样做的正确方法是

mask = np.all(img == target_color, axis=2)

这是有效的，因为形状是从最右边的维度广播的。您无需计算 img != target 即可获得反掩码：

false_mask = ~mask

但您不需要这样做。您可以创建输出数组：

img = np.full_like(img, [255, 255, 255])

你可以设置被屏蔽的元素：

img[mask, :] = [0, 0, 0]

索引: 很重要，因为您需要告诉它沿第三维处理所有内容，而掩码处理前两个。