如何将图像数据分成x，y坐标？ （蟒蛇）

Question

我有一个图像数据，如何将其分为x，y和值？

图像数据

[[38  0  0 ...  0  0  0]
 [46  3  0 ...  0  0  0]
 [46  3  0 ...  0  0  0]
 ...
 [74  0  0 ...  0  0  0]
 [74  0  0 ...  0  0  0]
 [74  0  0 ...  0  0  0]]

应该是吗？

x = 0, y = 0, value = 38
x = 0, y = 1, value = 46
...

如何将其分成：

x = []
y = []
value = []

只有for循环方法有效吗？

感谢您的帮助

Answer 1

IIUC，我想您可以使用np.indices。举个例子：

>>> img
array([[38,  0,  0,  0,  0,  0],
       [46,  3,  0,  0,  0,  0],
       [46,  3,  0,  0,  0,  0],
       [74,  0,  0,  0,  0,  0],
       [74,  0,  0,  0,  0,  0],
       [74,  0,  0,  0,  0,  0]])

value = img.flatten()
y,x = np.indices(img.shape).reshape(-1,len(value))

>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3,
       4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> y
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3,
       3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5])
>>> value
array([38,  0,  0,  0,  0,  0, 46,  3,  0,  0,  0,  0, 46,  3,  0,  0,  0,
        0, 74,  0,  0,  0,  0,  0, 74,  0,  0,  0,  0,  0, 74,  0,  0,  0,
        0,  0])

因此，在x为0且y为0的情况下，您得到value 38，在x为0且y为1的情况下，您得到{ {1}} 46，依此类推。

编辑：在您的评论中，您说过要过滤掉零。您可以使用value和np.where来做到这一点：

np.nonzero

Answer 2

如果图像是彩色的，则通常为RGB格式（3通道），如果为灰度，则将具有1通道。 因此，数组的形状将为(img_height, img_width, number_of_channels)

通过了解形状，您可以正确使用imread中的PIL或imread中的matplotlib来加载图像，然后使用{{ 1}}。由于它是一个numpy数组，因此可以通过myarray = numpy.array(your_loaded_img)

调用单元格值