使用 Numpy 计算图像均值时如何忽略透明像素？

Question

使用 Numpy 计算图像均值时如何忽略透明像素？

我已经导入的包：

import numpy as np
import scipy.ndimage as spi
from skimage import io,transform,img_as_float
from skimage.io import imread,imsave

图片已加载：

target_img = spi.imread(target_img, mode="RGB").astype(float)/256

然后我得到图像的平均值并从图像中减去它：

mu_t = target_img.mean(0).mean(0)
t = target_img - mu_t

变量target_img 将有一些完全透明的像素，我希望在计算mu_t 和t 时忽略这两个步骤。

如果没有办法忽略透明像素，那么添加一个假的颜色值，比如257 会代替我想要做的吗？

那么作为后续问题，如何确保透明像素不会影响这些代码行：

from numpy import eye 
t = t.transpose(2,0,1).reshape(3,-1)
Ct = t.dot(t.T) / t.shape[1] + eps * eye(t.shape[0])

Answer 1

numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)[来源] 计算沿指定轴的算术平均值，忽略 NaN。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.nanmean.html

所以现在你所要做的就是把你的透明像素变成 NaN。

如果你想要整张图片的平均值，而不是沿着一个轴，你也可以将数组展平为一维，去除所有透明像素，然后取平均值。