如何将函数映射到表示为 numpy 数组的图像中的每个像素？答案

【问题标题】：How to map a function to every pixel in an image that is represented as a numpy array?如何将函数映射到表示为 numpy 数组的图像中的每个像素？
【发布时间】：2021-03-19 16:15:10
【问题描述】：

当您使用 opencv-python (cv2) 并从 VideoCapture 设备读取时，它会返回一个表示图像的 numpy 数组，在我的情况下，尺寸为 (480, 640, 3)。我读过关于矢量化的文章，但我还没有真正理解它。

这是我要映射的函数

def RGBtoRGChromaticity(pixel):
    r, g, b = pixel

    total = r + g + b
    return r/total, g/total, b/total

这是我对它进行矢量化的尝试，但它不起作用:(

def RGBtoRGChromaticity(pixel):
    r, g, b = pixel

    total = ufunc.add(r, g, b)
    return ufunc.true_divide(r, total), ufunc.true_divide(g, total), ufunc.true_divide(b, total)

我正在尝试拍摄图像并找到绿色像素。我在一个名为RG Chromaticity 的颜色空间中找到了这篇文章，据我了解，它可以很容易地找到每个像素中的主色。文章上的数学似乎遵循了这个想法。我的主要问题是如何在 numpy 数组上映射函数，但如果有人对色彩空间和处理这个项目的更好方法有任何建议，请不要犹豫分享！！

【问题讨论】：

标签： python numpy opencv

【解决方案1】：

矢量化的重点是您一次将其应用于整个数组，而不是每个像素。

假设你有

img = np.random.randint(255, size=(480, 640, 3), dtype=np.uint8)

你的功能然后变成

def RGBtoRGC(img):
    return img / img.sum(axis=-1, keepdims=True)

如果你希望输出为uint8，我建议四舍五入：

def RGBtoRGC(img):
    return np.rint(img / img.sum(axis=-1, keepdims=True), dtype=np.uint8)

【讨论】：

【解决方案2】：

如何在 map_function args 中拆分通道？像这样

import numpy as np


def RGBtoRGChromaticity(r, g, b):
    total = r + g + b
    return r / total, g / total, b / total


vfunc = np.vectorize(RGBtoRGChromaticity)
image = np.random.uniform(size=(480, 640, 3))
res = vfunc(image[:, :, 0], image[:, :, 1], image[:, :, 2])

【讨论】：