如何选择NumPy数组中的所有非黑色像素？

Question

我试图使用NumPy获取与特定颜色不同的图像像素列表.

例如,在处理以下图像时:

我设法使用以下方法获取所有黑色像素的列表:

np.where(np.all(mask == [0,0,0], axis=-1))

但是当我尝试做的时候:

np.where(np.all(mask != [0,0,0], axis=-1))

我得到一个非常奇怪的结果:

看起来NumPy只返回了指数,R,G和B都是非0

这是我正在尝试做的最小例子:

import numpy as np
import cv2

# Read mask
mask = cv2.imread("path/to/img")
excluded_color = [0,0,0]

# Try to get indices of pixel with different colors
indices_list = np.where(np.all(mask != excluded_color, axis=-1))

# For some reason, the list doesn't contain all different colors
print("excluded indices are", indices_list)

# Visualization
mask[indices_list] = [255,255,255]

cv2.imshow(mask)
cv2.waitKey(0)

Answer 1

您应该使用np.any而不是np.all第二种情况选择除黑色像素以外的所有像素:

np.any(image != [0, 0, 0], axis=-1)

或者通过以下方式反转布尔数组来获得黑色像素的补充~:

black_pixels_mask = np.all(image == [0, 0, 0], axis=-1)
non_black_pixels_mask = ~black_pixels_mask

工作范例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


image = plt.imread('example.png')
plt.imshow(image)
plt.show()

image_copy = image.copy()

black_pixels_mask = np.all(image == [0, 0, 0], axis=-1)

non_black_pixels_mask = np.any(image != [0, 0, 0], axis=-1)  
# or non_black_pixels_mask = ~black_pixels_mask

image_copy[black_pixels_mask] = [255, 255, 255]
image_copy[non_black_pixels_mask] = [0, 0, 0]

plt.imshow(image_copy)
plt.show()

如果有人使用matplotlib绘制结果并获得完全黑色的图像或警告,请参阅此文章:将所有非黑色像素转换为一种颜色不会产生预期的输出