如何通过在python中删除黑色像素（即[0,0,0]）从图像的3D数组中获取2D数组答案

【问题标题】：How to get 2D array from 3D array of an image by removing black pixels, i.e. [0,0,0], in python如何通过在python中删除黑色像素（即[0,0,0]）从图像的3D数组中获取2D数组
【发布时间】：2020-08-04 15:44:20
【问题描述】：

我有一张面部皮肤的照片，周围有黑色像素。

图片是由像素 (RGB) 组成的 3d 数组

图片的数组 = 宽 * 高 * RGB

问题是图片中有这么多不属于皮肤的黑色像素。

黑色像素表示为零数组。 [0,0,0]

我想将非黑色像素的二维数组设为 [[218,195,182]。 ... [229,0, 133]] - 只有面部肤色的像素

我尝试通过查找所有 RGB 等于 0 的所有像素仅像 [0,0,0] 来弹出黑色像素：

        def eject_black_color(skin):
            list=[]
            #loop over pixels of skin-image
            for i in range(skin.shape[0]):
                for j in range(skin.shape[1]):
                    if(not (skin[i][j][0]==0 and skin[i][j][1]==0 and skin[i][j][2]==0)):
                        #add only non-black pixels to list
                        list.append(skin[i][j])
            return list

请注意，我不想从像素中提取零，例如：[255,0,125] [0,0,255] 等，因此 numpy 的非零方法不适合

如何写更高效快捷？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy cv2

【解决方案1】：

假设您的图片位于img。您可以使用以下代码：

import numpy as np

img=np.array([[[1,2,0],[24,5,67],[0,0,0],[8,4,5]],[[0,0,0],[24,5,67],[10,0,0],[8,4,5]]])
filter_zero=img[np.any(img!=0,axis=-1)]   #remove black pixels 
print(filter_zero)

输出（二维数组）为：

[[ 1  2  0]
 [24  5 67]
 [ 8  4  5]
 [24  5 67]
 [10  0  0]
 [ 8  4  5]]

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您的图像是img，形状为(w, h, 3) 或(h, w, 3)。然后你可以这样做：

import numpy as np
img = np.array(img)                          # If your image is not a numpy array
myList = img[np.sum(img, axis = -1) != 0]    # Get 2D list

【讨论】：