从 numpy 数组（opencv 图像）获取 ROI 时，为什么 img[y0:y1, x0:x1] 似乎使用不一致的索引范围？答案

【问题标题】：When getting an ROI from a numpy array (opencv image) why does img[y0:y1, x0:x1] seem to use an inconsistent range of indicies?从 numpy 数组（opencv 图像）获取 ROI 时，为什么 img[y0:y1, x0:x1] 似乎使用不一致的索引范围？
【发布时间】：2015-09-22 23:59:31
【问题描述】：

OpenCV 使用 numpy 数组来存储图像数据。在this 问题和接受的答案中，我被告知要访问图像中感兴趣的子区域，我可以使用roi = img[y0:y1, x0:x1] 的形式。

我很困惑，因为当我在终端中创建一个 numpy 数组并进行测试时，我似乎没有得到这种行为。下面我想得到投资回报率[[6,7], [11,12]]，其中y0 = index 1, y1 = index 2，和x0 = index 0, x1 = index 1。

那为什么我只能通过arr[1:3, 0:2] 得到我想要的？我希望通过arr[1:2, 0:1] 得到它。

似乎当我对一个 n×n ndarray[a:b, c:d] 进行切片时，a 和 c 是预期的索引范围 0..n-1，但 b 和 d 是范围为 1 的索引..n.

【问题讨论】：

标签： python opencv numpy

【解决方案1】：

在您发布的示例中，numpy 和 cv2 按预期工作。 Indexing or Slicing in numpy，就像在一般的python中一样，是基于0的，形式为[a, b)，即不包括b。

重新创建您的示例：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(1,26).reshape(5,5)
>>> arr
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25]])

因此，arr[1:2, 0:1] 语句的意思是在row=1（第 1 行直到但不包括第 2 行）和column=0（我们期望6）处获取值：

>>> arr[1:2, 0:1]
array([[6]])

对于arr[1:3, 0:2] 类似，我们预计第 1,2 行和第 0,1 列：

>>> arr[1:3, 0:2]
array([[ 6,  7],
       [11, 12]])

因此，如果您想要的区域[[a, b], [c, d]] 包含b 和d，那么您真正需要的是：

[[a, b+1], [c, d+1]]

更多示例：

假设您需要所有列，但只需要第 0 行和第 1 行：

>>> arr[:2, :]
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])

这里arr[:2, :] 表示所有行，但不包括2，后面是: 的所有列。

假设您想要每隔一列，从列索引 0（以及所有行）开始：

>>> arr[:, ::2]
array([[ 1,  3,  5],
       [ 6,  8, 10],
       [11, 13, 15],
       [16, 18, 20],
       [21, 23, 25]])

其中::2 遵循start:stop:step 表示法（其中不包括stop）。

【讨论】：