Question

我有一个形状为[1200,1600,3]的三维数组img和一个形状为[1200,1600]的二维数组标签。第一个数组来自图像，第二个数组来自图像中的标签。 img阵列中的位置[i，j]对应于图像像素。我想创建一个与img数组相同维度的新数组，这样对于标签为0的像素，原始数组不变，但所有其他像素都变白（255,255,255）。

我使用的代码是：

 import numpy as np

 newimg=np.zeros((img.shape[0],img.shape[1],img.shape[2]))
 for i in range(0,img.shape[0]):
     for j in range(0,img.shape[1]):
          if labels[i][j]==0:
             newimg[i][j]=img[i][j]
     else:
         newimg[i][j]=np.array([255,255,255])

有更快的方法吗？

Answer 1

一般来说，你会做类似的事情：

newimg = img.copy()
newimg[labels != 0, :] = 255

或者：

newimg = np.where(labels[..., None] != 0, img, 255)

numpy高效数组乘法

1 个答案: