多次numpy场所通话产生奇怪的结果

Question

我正在尝试创建用于某些图像操作的8位1通道蒙版。我有一张图像，其中某些像素在255, 0, 255图像中充满了紫红色（original），这表示应在遮罩中使用该像素。

我的想法是简单地复制原始图片，然后用白色替换所有的fuscia像素，并用黑色替换所有的非fuscia像素。我正在使用numpy.place来做到这一点。但是，似乎只真正“应用”了最后一个place操作。

例如，在下面的代码中，我尝试首先将所有的融合像素都设置为白色，然后将所有非融合像素都设置为黑色。但是，当我去实际保存图像并查看时，只有非融合像素已变黑。

mask = original.copy()
np.place(mask, mask == (255, 0, 255), (255, 255, 255))
np.place(mask, mask != (255, 0, 255), (0, 0, 0))
mask = mask.reshape((h, w, 3))
mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

original

mask

我希望弯角部位是白色的，但事实并非如此。它是紫红色（112, 112, 112）的灰度版本

我对numpy相当陌生，因此我什至可能吠错了树，并且可能有更简单的方法来做到这一点。我究竟做错了什么？有没有更简单的方法来执行我正在描述的事情？谢谢！

Answer 1

似乎您可以使用布尔数组作为掩码。例如：

mask = np.any(original==[255, 0, 255], axis=-1)

现在，您可以执行original[mask]来获取洋红色像素，或者执行orignal[~mask]来获取其他像素。

您会发现您无法覆盖original，但可以覆盖副本：

newimg = original.copy()
newimg[mask] = [255, 255, 255]
newimg[~mask] = [0, 0, 0]

顺便说一句，我认为您应该将masked arrays用于此类事情，但我从不对付这些问题。