Numpy过滤像素索引

Question

我想提取RGB图像的所有像素的 sum 计数，其中R = 0且B = 0，并且这些像素的x，y坐标位于图像的边界上

首先，我得到R = 0和B = 0的像素坐标：

import cv2
import numpy as np
i = cv2.imread("test2.png")
indices = np.where((i[:, :, 0] == 0) & (i[:, :, 2] == 0))

这给了我一个坐标列表。现在我想获得x位置为0或图像宽度（在本例中为21）的所有像素的总和。

我可以对列表进行排序，但如果可能的话，我想坚持使用numpy数组。是否有一种奇特的方式来做到这一点？

Answer 1

方法＃1

沿着第二个轴X，这里有一个花式方式 -

(i[...,[0,2]]==0).all(-1)[:,[0,-1]].sum()

方法＃2

使用多暗度索引 -

(i[:,[0,-1],[0,2]]==0).sum()

方法＃3

为了提高性能，请使用slicing -

的更多内容

mask = (i[...,0]==0) & (i[...,2]==0)
out_x = (mask[:,0] + mask[:,-1]).sum()

在较旧的NumPy版本中，np.count_nonzero可能优于.sum()。