Question

提供带有标签的图像（像素的值对应于其标签），以及接受的标签列表，我正在尝试创建一个＆＃34;掩码＆＃34;如果接受像素标签，则为255值的图片，否则为0。

我知道这是一个缓慢的方法，因为它以python速度迭代图像（但它很好地证明了这个想法）：

mask = numpy.zeros(labels.shape[:2], dtype = "uint8")

for i in xrange(mask.shape[0]):
    for j in xrange(mask.shape[1]):
        if labels[i][j] in accepted:
            mask[i][j] = 255

我知道使用python切片和屏蔽要快得多，但我不知道如何编写复杂的条件。当我逐个屏蔽像素时，我仍然会获得极大的加速，如下所示：

for value in accepted:
    mask[labels == value] = 255

我可以以某种方式做一个单行做我想要的吗？我的python知识是生锈的（读：过去几年几乎没有python），所以当我尝试使用我发现的一些例子来编写这个时，这是我得到的最接近的：

mask[(labels in accepted).all()] = 255

在这种情况下，我收到以下错误：ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我已经查看了类似的SO问题（例如here或here等），但它们似乎都涵盖了值范围或更低/更高的情况阈值（＆lt; 10），或者要改变的图像切片是连续的。

关于如何检查＆＃34;是否在可接受的值中的价值的任何建议＆＃34;会很棒的。

Answer 1

与此同时，我找到了一个可接受的速度解决方案来解决我自己的问题：

mask = numpy.zeros(labels.shape[:2], dtype = "uint8")
mask[numpy.in1d(labels, accepted).reshape(mask.shape)] = 255

它首先使用numpy.in1d从labels数组中获取布尔数组，并检查accepted中存在哪些数组（python关键字的元素功能） “）。

因为这显然必然会返回一维数组，即使它可以应用于二维数组（它只是解析数组），所以我遵循使用reshape()使布尔数组维度对应于mask。

最后，我使用这个布尔数组来索引mask所需的元素并将它们设置为所需的值。

Answer 2

java Introductions

Python从一组值中屏蔽图像像素

2 个答案: