如何修改 HSV 图像数据的 numpy 数组中的像素值？答案

【问题标题】：How to modify pixel values in numpy array of HSV image data?如何修改 HSV 图像数据的 numpy 数组中的像素值？
【发布时间】：2015-09-04 11:18:15
【问题描述】：

我有 HSV 图像数据的 numpy 数组：

形状：

(960, 1280, 3)

数据：

 [[ 90  53  29]
  [ 90  53  29]
  [ 68  35  29]
  ..., 
  [ 66  28 146]
  [ 58  21 145]
  [ 58  21 145]]

 [[ 90  53  29]
  [ 90  53  29]
  [ 75  35  29]
  ..., 
  [ 65  31 148]
  [ 69  18 144]
  [ 69  18 144]]]

我想创建一个过滤器（例如“H 200”）并基于该过滤器来修改数组，以便我可以将 HSV 值设置为我需要的值，例如 [0 0 0]。

我无法理解索引系统，应该如何处理？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy hsv

【解决方案1】：

您创建一个掩码数组来选择您想要更改的元素：

H = image[:,:,0]
V = image[:,:,2]
mask = (H < 20) & (V > 200)
image[mask] = 0

【讨论】：

谢谢，我“知道”它一定很简单.. :) 如果我想将其他东西定义为值怎么办，例如 [127 64 100]？

【解决方案2】：

假设 hsv 作为输入 hsv 图像数据，您可以使用一些 reshaping 和 boolean indexing 将所有三个通道设置为通用三元组，就像这样 -

newvals = np.array([127,64,100])

mask = (hsv[:,:,0] < 20) | (hsv[:,:,2]> 200)
hsv.reshape(-1,3)[mask.ravel()] = newvals

示例运行 -

In [13]: hsv
Out[13]: 
array([[[155, 179, 207],
        [200,  52, 185],
        [241, 139, 232],
        [188, 149, 117]],

       [[145, 169, 116],
        [146, 134, 108],
        [ 74,  34, 121],
        [  9, 190,  91]],

       [[240, 207, 228],
        [140, 158, 124],
        [179, 154, 212],
        [ 79, 166, 131]]], dtype=uint8)

In [14]: newvals = np.array([127,64,100])
    ...: mask = (hsv[:,:,0] < 20) | (hsv[:,:,2]> 200)
    ...: hsv.reshape(-1,3)[mask.ravel()] = newvals

In [15]: hsv
Out[15]: 
array([[[127,  64, 100],
        [200,  52, 185],
        [127,  64, 100],
        [188, 149, 117]],

       [[145, 169, 116],
        [146, 134, 108],
        [ 74,  34, 121],
        [127,  64, 100]],

       [[127,  64, 100],
        [140, 158, 124],
        [127,  64, 100],
        [ 79, 166, 131]]], dtype=uint8)

【讨论】：