当从numpy数组（opencv图像）获得ROI时，为什么img [y0：y1，x0：x1]似乎使用不一致的指标范围？

Question

OpenCV使用numpy数组来存储图像数据。在this问题和接受的答案中，我被告知要访问图像中感兴趣的子区域，我可以使用roi = img[y0:y1, x0:x1]形式。

我很困惑，因为当我在终端中创建一个numpy数组并进行测试时，我似乎没有得到这种行为。下面我想要了解[[6,7], [11,12]]，其中y0 = index 1, y1 = index 2和x0 = index 0, x1 = index 1。

为什么我只能使用arr[1:3, 0:2]获得我想要的内容？我期望通过arr[1:2, 0:1]获得它。

似乎当我切割n-by-n ndarray [a：b，c：d]时，a和c是预期的指标范围0..n-1，但b和d是指数范围1 ...... N。

Answer 1

在您发布的示例中，numpy和cv2正在按预期工作。 Indexing or Slicing in numpy，就像在python中一样，基于0和[a, b)形式，即不包括b。

重新创建您的示例：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(1,26).reshape(5,5)
>>> arr
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25]])

所以语句arr[1:2, 0:1]表示获取row=1（第1行但不包括2）和column=0（我们期望6）的值：

>>> arr[1:2, 0:1]
array([[6]])

对于arr[1:3, 0:2]，我们期望行1,2和列0,1：

>>> arr[1:3, 0:2]
array([[ 6,  7],
       [11, 12]])

因此，如果您想要的区域[[a, b], [c, d]]包含b和d，那么您真正需要的是：

[[a, b+1], [c, d+1]]

进一步的例子：

假设您需要所有列，只需要行0和1：

>>> arr[:2, :]
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])

此处arr[:2, :]表示最多但不包括2的所有行，后跟所有列:。

假设您希望每个其他列，从列索引0（和所有行）开始：

>>> arr[:, ::2]
array([[ 1,  3,  5],
       [ 6,  8, 10],
       [11, 13, 15],
       [16, 18, 20],
       [21, 23, 25]])

其中::2遵循start:stop:step表示法（其中stop不包括在内）。