遍历所有像素以检查哪些像素是白色的，哪些是黑色的答案

【问题标题】：Iterate over all pixels to check which pixels are white and which are black遍历所有像素以检查哪些像素是白色的，哪些是黑色的
【发布时间】：2019-06-04 10:09:30
【问题描述】：

我正在尝试迭代只有黑白像素的图像。对于每个黑色像素，我想降低一个分数，而对于每个白色像素，我想增加一个分数。然而，在测试以下代码时，我得到了这个错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.

这与img[i, j] 语句有关。该阵列中怎么会有多个像素？我不是专门使用img[i,j] 调用一个像素吗？有人知道我该如何解决这个问题，或者是否有另一种访问 1 个特定像素的工作方法？

def score(img):
    score = 0

    height, width, _ = img.shape
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            if img[i, j] == [255,255,255]:
                score = score + 1
            else:
                score = score - 1
    print(score)

图像是使用 openCV 库读取的。然后将原始图像过滤为特定颜色，并使用该颜色创建蒙版。如前所述，此蒙版只有黑白像素。

img = cv2.imread("images/test.jpg")
mask = cv2.inRange(img, lower_bound, upper_bound)

【问题讨论】：

img 有三个维度，所以img[i, j] 不是单个值，而是一个向量。如果第三维是1，你可以直接使用img[i, j, 0]。但是，在这种情况下，您可以使用score = 2 * np.count_nonzero(img) - img.size。
首先print(score) 不起作用，您能否说明您使用哪个库（至少，最好是您定义的方式）来创建图像
打印的缩进错误，我修好了。为了创建图像，我使用了 openCV。我会更新问题。
变量和函数名相同..不是个好主意！
有opencv api可以查询图片格式、通道数、深度ecc。请这样做，然后更新您的问题，如果您不指定图像的详细信息，以下答案将毫无意义

标签： python opencv

【解决方案1】：

这是因为img[i, j] 给出了一个包含 RGB 值的数组

img[i, j] = [0, 0, 0] # 代表黑色

img[i, j] = [255, 255, 255] # 为白色

并且这些数组与True 或False 无关。你需要改变你的状况。

>>> img[0,0] == [0,0,0]
array([ True,  True,  True])
>>> all(img[0,0] == [0,0,0])
True

您的病情需要all()。

【讨论】：

我将 if-test 更改为 if img[i,j] == [255,255,255]: 但仍然是同样的错误
是数组，不是列表，更像是array([255, 255, 255])
嗯很奇怪，即使numpy.array([255,255,255])没有区别
我的错，刚刚意识到比较给出了一个数组，你需要用 all() 包围它以获得一个值。

【解决方案2】：

这意味着你的数组有 3 维。您可以打印img[i,j] 以查看它的外观。你想要的值可能经常在同一个位置，所以调用img[i,j,0] 或img[i,j,1] 应该可以工作

【讨论】：

如果我将 if-test 更改为 if img[i,j,0] == [255,255,255]: 或 if img[i,j,1] == [255,255,255]:，它仍然会给我同样的错误。

【解决方案3】：

给你=^..^=

from PIL import Image

# load image
img = Image.open('BlackWhite.gif').convert('RGB')
pixel = img.load()

# calculate the score
score = 0
w=img.size[0]
h=img.size[1]
for i in range(w):
  for j in range(h):
      if pixel[i, j] == (255, 255, 255):
          score += 1
      elif pixel[i, j] == (0, 0, 0):
          score -= 1

【讨论】：