Question

我正在尝试进行视频处理，我希望能够有效地获取红色高于100，绿色低于100和蓝色低于100的所有像素。我设法通过for循环来实现每个像素3次评估，但这太慢了，每帧花费了13秒。我目前正在使用cv2来获取图像，并具有

的处理代码

create or replace
procedure concatenate_strings(p_str1 in varcahr2, p_str2 in varchar2) as
   result varchar2(20);
   begin
      result := p_str1 || ' ' || p_str2;
      dbms_output.put_line('The result is: ' || result);
end;

这给我提供了对红色值大于100的任何东西的部分解决方案，但是它还包括棕色和白色之类的东西，这并不理想。这个循环需要非常快地发生，这就是为什么我想使用numpy的原因，但是我不确定要使用什么命令。任何帮助将不胜感激。 “帧”数组的结构如下，格式为BGR，而不是RGB。第一个索引是x坐标，第二个索引是y坐标，第三个索引是0、1或2，分别对应于蓝色，绿色和红色。

retval = np.delete(frame, (0, 1), 2) #extracts just red of the pixels
retval = np.argwhere(retval>100) #extracts where red is above 100
retval = np.delete(retval, 2, 1) #removes the actual color value, leaving it as coordinates

Answer 1

尝试制作三个布尔掩码，每种条件一个，然后将它们与np.logical_and合并

im = #define the image suitably 
mask = np.logical_and.reduce((im[:,:,0]<100,im[:,:,1]<100,im[:,:,2]>100))
im[mask] # returns all pixels satisfying these conditions

这很快。它基于两种numpy功能：广播和屏蔽。您可以并且应该在numpy文档中阅读这些内容。对于相对复杂的任务，只需要循环即可。

编辑：

如果需要像素索引，请执行

i,j = np.where(mask)

则像素值为

im[i,j]

在numpy中选择满足多个条件的RGB图像像素

1 个答案: