我的图片为(240,320,3)
我想将一些值设置为[255,0,0]。
给出如下索引：
indexes
[array([0, 0]),
array([0, 1]),
array([0, 2]),
array([0, 3]),
array([0, 4]),
array([0, 5]),
array([0, 6]),
array([0, 7]),
array([0, 8]),
array([0, 9]),
array([ 0, 10]),
array([ 0, 11]),
array([ 0, 12]),
array([ 0, 13]),
array([ 0, 14]),
array([ 0, 15]),
array([ 0, 16]),
array([ 0, 17]),
array([ 0, 18]),
array([ 0, 19]),
array([ 0, 20]),
array([ 0, 21]),
array([ 0, 22]),
array([ 0, 23]),
array([ 0, 24]),
array([ 0, 25]),
array([ 0, 26]),
array([ 0, 27]),
array([ 0, 28]),
array([ 0, 29]),
array([ 0, 30]),
array([ 0, 31]),
array([ 0, 32]),
array([ 0, 33]),
array([ 0, 34]),
array([ 0, 35]),
array([ 0, 36]),
array([ 0, 37]),
array([1, 0]),
array([1, 1]),
array([1, 2]),
array([1, 3]),
array([1, 4]),
array([1, 5]),
array([1, 6]),
array([1, 7]),
array([1, 8]),
array([1, 9]),
array([ 1, 10]),
array([ 1, 11]),
array([ 1, 12]),
array([ 1, 13]),
array([ 1, 14]),
array([ 1, 15]),
array([ 1, 16]),
array([ 1, 17]),
array([ 1, 18]),
array([ 1, 19]),
array([ 1, 20]),
array([ 1, 21]),
array([ 1, 22]),
array([ 1, 23]),
array([ 1, 24]),
array([ 1, 25]),
array([ 1, 26]),
array([ 1, 27]),
array([ 1, 28]),
array([13, 34]),
array([13, 35]),
array([13, 36]),
array([13, 37]),
array([14, 0]),
array([14, 1]),
array([14, 2]),
array([14, 3]),
array([14, 4]),
array([14, 5]),
array([14, 6]),
array([14, 7]),
array([14, 8]),
array([14, 9]),
array([14, 10]),
array([14, 11]),
array([14, 12]),
array([14, 13]),
array([14, 14]),
array([14, 15]),
array([14, 16]),
array([14, 17]),
array([14, 18]),
array([14, 19]),
array([14, 20]),
array([14, 21]),
array([14, 22]),
array([14, 23]),
array([14, 24]),
array([14, 25]),
array([14, 26]),
array([14, 27]),
array([14, 28]),
array([14, 29]),
array([14, 30]),
array([14, 31]),
array([14, 32]),
array([14, 33]),
array([14, 34]),
array([14, 35]),
array([14, 36]),
array([14, 37]),
array([15, 0]),
array([15, 1]),
array([15, 2]),
array([15, 3]),
array([15, 4]),
array([15, 5]),
array([16, 13]),
array([16, 14]),
array([16, 15]),
array([16, 16]),
array([16, 17]),
array([16, 18]),
array([16, 19]),
array([17, 24]),
array([17, 25]),
array([17, 26]),
array([17, 27]),
array([17, 28]),
array([17, 29]),
array([17, 30]),
array([17, 31]),
array([17, 32]),
array([18, 0]),
array([18, 1]),
array([22, 18]),
array([22, 19]),
array([22, 20]),
array([22, 21]),
array([22, 22]),
array([22, 23]),
array([22, 24]),
array([22, 25]),
array([22, 26]),
array([22, 27]),
array([22, 28]),
array([22, 29]),
array([22, 30]),
array([22, 31]),
array([22, 32]),
array([22, 33]),
array([22, 34]),
array([22, 35]),
array([22, 36]),
array([22, 37]),
array([22, 38]),
array([22, 39]),
array([22, 40]),
array([22, 41]),
array([22, 42]),
array([22, 43]),
array([22, 44]),
array([22, 45]),
array([22, 46]),
array([26, 1]),
...]
现在我加载图片
from PIL import Image
img=Image.open(image)
img=np.array(img)
鉴于indexes列表，我想设置img[indexes]=[255,0,0]
img[indexes]=[255,0,0]有什么问题？
它似乎没有完成这项工作：
img[indexes[0]]其中indexes[0]=[0,0]
返回一个数组数组，但是我应该在索引（0,0）处得到RGB向量。
比我尝试img[[0,0]]我得到了相同的结果。
这意味着img [[0,0]] == img [indexes [0]]返回一个数组数组而不是索引处的RGB向量（0,0）
但是，img[indexes[0,0],indexes[0,1]]会返回正确的RGB矢量。
我的问题
如何将索引列表传递给我的图像以更新给定索引的值，如下所示;
img[indexes]=[255,0,0]
谢谢
编辑1 IMG [指数[0]] 返回
array([[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]],
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]], dtype=uint8)
其中l＆＃39; m应该得到对应于索引（0,0）的RGB矢量[223,15,78]
和img [indexes]重新演绎
array([[[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]],
[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]]],
[[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]],
[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]]],
[[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]],
[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]]],
...,
[[[ 0, 0, 2],
[ 0, 0, 2],
[ 0, 0, 2],
...,
[ 0, 2, 0],
[ 0, 2, 0],
[ 0, 2, 0]],
[[108, 106, 93],
[108, 106, 93],
[109, 105, 93],
...,
[170, 165, 143],
[177, 175, 150],
[173, 171, 146]]],
[[[ 0, 0, 2],
[ 0, 0, 2],
[ 0, 0, 2],
...,
[ 0, 2, 0],
[ 0, 2, 0],
[ 0, 2, 0]],
[[129, 127, 114],
[129, 127, 114],
[130, 126, 114],
...,
[155, 150, 128],
[164, 164, 138],
[172, 172, 146]]],
[[[ 0, 0, 2],
[ 0, 0, 2],
[ 0, 0, 2],
...,
[ 0, 2, 0],
[ 0, 2, 0],
[ 0, 2, 0]],
[[150, 133, 126],
[149, 132, 125],
[147, 130, 123],
...,
[162, 135, 124],
[179, 152, 143],
[184, 157, 148]]]], dtype=uint8)
图片样本：
img[140:200]
array([[[159, 146, 114],
[115, 100, 71],
[ 90, 73, 45],
...,
[245, 187, 183],
[252, 197, 194],
[253, 198, 195]],
[[206, 193, 159],
[164, 149, 118],
[119, 102, 72],
...,
[243, 188, 185],
[246, 192, 190],
[251, 197, 195]],
[[195, 182, 148],
[182, 167, 134],
[150, 134, 101],
...,
[241, 185, 184],
[245, 191, 189],
[251, 200, 197]],
...,
[[251, 234, 244],
[251, 234, 244],
[251, 234, 244],
...,
[104, 77, 70],
[102, 75, 68],
[102, 75, 68]],
[[251, 234, 244],
[251, 234, 244],
[251, 234, 244],
...,
[ 94, 69, 62],
[ 91, 66, 59],
[ 89, 64, 57]],
[[251, 234, 244],
[251, 234, 244],
[251, 234, 244],
...,
[ 85, 62, 56],
[ 81, 58, 52],
[ 78, 58, 51]]], dtype=uint8)
答案 0 :(得分：1)
我认为您遇到的问题是 advanced indexing 与简单索引，如numpy documentation中所述。
给出一个虚拟img形状的数组（240,320,3），我们有类似的东西：
img = np.random.randint(1,255, (240,320,3))
print img
array([[[ 25, 160, 160],
[238, 222, 252],
[ 7, 73, 81],
...,
[144, 198, 83],
[186, 204, 150],
[249, 234, 105]],
[[ 52, 242, 214],
[230, 139, 165],
[ 95, 69, 168],
...,
[ 40, 226, 111],
[190, 114, 165],
[235, 189, 108]],
[[146, 245, 22],
[ 88, 156, 27],
[120, 112, 13],
...,
[220, 31, 119],
[ 67, 117, 65],
[108, 145, 196]],
...,
如果我们想要访问第一个嵌套数组（[25, 160, 160]）中的第一个元素，我们可以通过简单的索引来调用它：
print img[0,0] # array([ 25, 160, 160])
但是，当您传入索引数组时，numpy会将索引解释为高级：img[[0,0]]两次返回img[0]！ img[[0,0,0]]三次返回img[0]！这就是为什么当你拨打img[indexes]时，你会看到形状奇特的数组。
要获得img列表中指示的将indexes值更新为[255,0,0]所需的结果，您需要先将indexes内的每个索引转换为元组;这将指示numpy将您的数组解释为简单的索引：
an_index = np.array([0,0])
( img[0,0] == img[tuple(an_index)] ).all() # True
要将indexes转换为元组，您可以使用map：
indexes = np.random.randint(0,10,(100,2))
index_of_tuples = map(tuple, indexes)
img[index_of_tuples] = [255,0,0]
现在，img的值将更新为[255,0,0]，如原始indexes中所示。