Question

我有一个大小为（W，H，C）的Numpy数组，其中“ C”是语义分割任务的许多类。我需要的是一个大小为（H，W）的Numpy数组，其中每个元素都是适合该像素的类的索引。

我找到了一种运行速度非常慢的方法。

masks = {list of 2d binary masks}
output_mask = np.zeros(width * height)
output_mask = output_mask.reshape(width, height)

for i in range(width):
    for j in range(height):
        class_id = 0
        for mask in masks:
            class_id += 1
            if mask[i, j] == 1:
                output_mask[i, j] = class_id

我希望可能会有更好的方法。谁能帮我吗？

Answer 1

import numpy as np

arr = np.random.rand(10, 10, 3)
max_val = np.argmax(arr, axis=-1)

print(max_val.shape)

如何将3D数组转换为argmax的2D数组？

1 个答案: