Numpy：从最小值减去时如何防止循环循环到最大值答案

【问题标题】：Numpy: How to prevent circular looping to highest value when subtracting from the least valueNumpy：从最小值减去时如何防止循环循环到最大值
【发布时间】：2018-06-06 14:41:56
【问题描述】：

image = cv2.imread('black.jpg')[:,:,0] # let's just take the red channel alone for brevity
print(image[75:85,155:165]) # print middle 10x10
# output: [[0,0,0,....],...]

我想从所有像素强度中减去 1。是的，我绝对不希望 0 变成 255。我只是希望他们保持为 0。

print(image[75:85,155:165]-1)
# output: [[255,255,255,....],...]

print(np.array(image[75:85,155:165])-1)
# output: [[255,255,255,....],...]

print(np.array(image[75:85,155:165], dtype='float32')-1)
# output: [[-1.,-1.,-1.,....],...]

我可以在.clip(0,255) 之后将最后一个转换回uint8，但这感觉不是正确的做法。有没有办法直接做到这一点（没有强制转换和可能对并行处理无效的条件）？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

最好的方法是 np.where 带面具：

grey_new = np.where(image == 0, 0, image - 1)

您可以在 this answer 和 numpy.where 文档中找到更多信息。

【讨论】：

这应该比减去然后选择等于 255 的东西并将它们设为 0 更快，不是吗？

【解决方案2】：

一个简单的选择是：

image[75:85,155:165] - 1 * (image[75:85,155:165] > 0)

【讨论】：

【解决方案3】：

由于您将所有值都删除了 1，因此只有 0 值将变为 255。那么，您可以做的就是将它们恢复为 0：

a = np.array(image[75:85,155:165])-1
a[a==255] = 0

【讨论】：