我正在使用 numpy 来构建像素数组。一个 800x600 的图像是一个 uint8、800x600x3 的 3 维数组。我也有一个具有固定模式的类似数组（棋盘格，请参阅here）。我有另一个数组，800x600 的掩码值。在掩码为零的情况下，我想将图案像素复制到图像像素。在掩码不为零的情况下，我想不理会图像像素。
>>> image.shape
(800, 600, 3)
>>> chex.shape
(800, 600, 3)
>>> mask.shape
(800, 600)
感觉应该可以了：
image[mask == 0,...] = chex
但给出“ValueError: array is not broadcastable to correct shape”。
如何将 chex 像素复制到掩码为零的图像像素？
【问题讨论】：
标签： python image-processing numpy
idx=(mask==0)
image[idx]=chex[idx]
请注意，image 的形状为 (800,600,3)，而 idx 的形状为 (800,600)。 The rules 用于索引状态
如果选择元组小于 n，然后是尽可能多的 : 对象 被添加到选择的结束 元组，以便修改后的选择 元组的长度为 N。
因此，索引数组具有自己的广播能力。 idx 的形状被提升为 (800,600,:)
【讨论】：
我想用@unutbu 回答来说明一个例子。在这种情况下，我有一张我旋转的猫的图像。这种旋转会导致一些看起来很难看的黑色边缘，尤其是在粘贴在非黑色背景上时。
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.ndimage import rotate
cat = plt.imread('cat.jpeg')
bg = plt.imread('background.jpeg')
rotcat = rotate(cat, angle=8, reshape=True) ## rotating creates some black edges
height, width, _ = rotcat.shape
bgcopy = bg.copy() ## create a copy of the background; paste on copy
x, y = 40, 50
bgcopy[x:x+height, y:y+width] = rotcat
plt.imsave('cat-on-bg-mask.jpg', bgcopy)
所以，我找到了蒙版的区域并将这些值替换为原始背景值
mask_ind = (bgcopy == 0)
bgcopy[mask_ind] = bg[mask_ind]
plt.imsave('cat-on-bg.jpg', bgcopy)
我还应该注意到PIL.Image（来自Pillow 库）能够以更少的步骤将图像粘贴到另一个图像上。
【讨论】：
我发现最简单的方法是创建一个掩码，其中 1 =“要保留的像素”和 0 =“要删除的像素”。
然后我将图像乘以该蒙版以移除不需要的像素。仅保留肖像的框架（外部）的示例：
from scipy.misc import imread
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
im = imread('portrait.jpg', mode='L') # read in image
plt.imshow(im) # show the original image
mask = np.ones(im.shape) # create a mask with the image's shape
bw = 0.1 # identify border width and height as fraction of image size
bx = int(im.shape[1] * bw) # get the x dimension border width
by = int(im.shape[0] * bw) # get the y dimension border height
mask[bx:-bx,by:-by] = 0 # create a mask with 1 for border and 0 for inside
masked = im * mask # multiply `im` by the mask to zero out non-border pixels
plt.imshow(masked) # show the result of the masking operation
【讨论】：
试试：
image[mask[:] == 0,...] = chex[mask[:] == 0,...]
【讨论】：
我使用了 8x6x3、8x6x3 和 8x6 的数组来分别表示您的图像数组、棋盘格数组和掩码数组。
# first create mini-versions of your arrays:
mask = NP.random.random_integers(0, 1, 48).reshape(8, 6)
img = NP.random.random_integers(3, 9, 8*6*3).reshape(8, 6, 3)
chk = NP.ones((8, 6, 3))
# all the work done in these two lines
mask = mask[:,:,NP.newaxis]
res = NP.where(mask==0, chk, img)
【讨论】：
mask.shape (8, 6), chk.shape (8, 6, 3) and img.shape (8, 6, 3)好像不符合np.where.的要求