Question

我有一张图片：

>> img.shape
(720,1280)

我确定了一组我想要的x，y坐标，如果它们是真实的，请将符合图像的值设置为255。

这是我的意思。形成索引的是我的vals：

>>> vals.shape
(720, 2)

>>> vals[0]
array([  0, 186]) # the x is 0, the y is 186, I'd like to set value at img[0][186]=255

>>> vals[719]
array([719, 207]) # the x is 719, the y is 207, I'd like to set value at img[719][207]=255

vals的第一个维度与range(719)无关。

我首先创建与img形状相同的图像：

>>> out = np.zeros_like(img)
>>> out.shape
(720, 1280)

但是从这里开始，我对out的索引似乎无效：

>>> out[vals] = 255
>>> out.shape
(720, 1280)
>>> out
array([[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
>>> out.min()
255

这使/ all / out的值为255，而不仅是索引out == vals的那些。

我希望：

>>> out[0][0]
0

>>> out[0][186]
255

>>> out[719][207]
255

我在做什么错了？

Answer 1

这可行，但确实很丑：

# out[(vals[:][:,0],vals[:][:,1])]=255
out[(vals[:,0],vals[:,1])]=255

还有更好的东西吗？

Answer 2

我认为这应该有所帮助

import numpy as np

img = np.random.rand(100, 200) # sample image, e.g. grayscaled.

where_to_change = [(20,10), (3, 4)]  # in (x, y)-fashion

#So, you need to set: `img[20, 10] = 1`, `img[3, 4]= 1` etc.... 

img[list(zip(*where))] = 1

使用x，y数组作为图像数组的索引

2 个答案: