Python数组减法循环回高数而不是给出负值答案

【问题标题】：Python array subtraction loops back to high number instead of giving negative valuePython数组减法循环回高数而不是给出负值
【发布时间】：2015-04-18 19:44:46
【问题描述】：

这是我的代码：我正在使用 numpy 和 opencv

q = np.array(image)
q = q.reshape(-1, q.shape[2])
r = np.subtract(q,p)
print r

基本上会发生什么情况，如果我的 q 数组中的值大于 p，则减法循环回到 256 并从那里减去剩下的内容。如果减法变为负数，我宁愿得到 0 的值。有人知道这样做的好方法吗？

【问题讨论】：

您的问题不清楚？你到底想做什么？
什么是p？ “循环回来”是什么意思？像0-1 = 256 这样的事情会发生吗？
我只是不明白为什么减法不起作用，我认为是的，这种循环正在发生，但我不确定。 p 与 q 相同，只是从不同的文件中提取图像
我没有得到溢出错误，我仍然得到值，但也许。这是我的第一个图像处理项目，所以我是新手
检查后确定：假设我的 q 是 [x, 189, z] 假设我的 p 是 [m, 222, n] 我的 r 变成 [x-m, 223, z-n] 223 是 256- 33

标签： python arrays opencv numpy subtraction

【解决方案1】：

您可以更改为支持负整数的 int16 并将 neg 值设置为 0，因为您有 uint8's，所以您的值会换行：

arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.int16)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.int16)

sub_arr = np.subtract(arr1, arr2)
sub_arr[sub_arr < 0] = 0
print(sub_arr)
[  0   0 155]

要更改您的数组，您可以使用array.astype(np.int16) 将uint8 更改为np.int16，并在减去后使用相同的值再次更改。

arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.uint8)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.uint8)
_arr2 = arr2.astype(np.int16)
sub_arr = np.subtract(arr1, _arr2)

sub_arr[sub_arr < 0] = 0
sub_arr = sub_arr.astype(np.uint8)
print(sub_arr)

或者也可以使用np.clip:

arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.uint8)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.uint8)

sub_arr = np.subtract(arr1, arr2.astype(np.int16)).clip(0, 255).astype(np.uint8)
print(sub_arr)
[  0   0 155]

【讨论】：

所以你确定 numpy 中没有饱和减法？嗯.. 让我感到惊讶，因为这很常见，值得优化实施。
@skrhee，别担心，我远不是一个 numpy 专家，所以可能有更好的方法，但这对我来说是最好的 ;)
@PadraicCunningham 这和我需要的一样好！周末愉快
@skrhee，你也很高兴它有帮助，
你的意思是string or a number？

【解决方案2】：

您应该添加标签图像处理。这给出了这个想法。我认为，问题在于如果你有类似 10-11 的值，你会得到 255 的值，但更愿意坚持 0，对吧？

这称为换行（严格来说：模运算，这对于固定大小的整数变量很正常），也适用于加法（255+1 换行为 0）。

您想要的称为饱和算法。这将通过使结果饱和到最小值和最大值来避免回绕。现在，由于我不知道 numpy，我无法告诉你，是否有可用的饱和减法，但你应该很容易找到。

希望我的猜测是正确的；您的问题留有很大的解释空间。

【讨论】：

【解决方案3】：

给定 2 个字节数组 p 和 q，我已经成功地使用 numpy 和以下代码行计算了差异。

r = (p>q)*(p-q)+(p<q)*(q-p)

【讨论】：