我已经使用 Pillow 将图像加载为 numpy 数组，生成的 numpy 数组的尺寸为 (184, 184, 4)，即它是一个 184x184 像素图像，每个像素都具有 RGBA 尺寸。
出于所有实际目的，我的应用程序只需要知道像素是否为黑色，因此我只需要一个包含 0、1 的 184x184 np 数组。
我是 numpy 的新手，特别是图像处理新手，想知道是否有更快的方法来做到这一点。
我尝试了在循环中检查每个像素的简单实现，这似乎成本太高。
最佳答案
如果我理解正确的话，你有一个形状为 (184,184,4) 的数组，并且你想获得一个形状为 (184,184) 的 bool 数组，具体取决于最终维度是否等于 [0,0,0,0]
image = np.random.randint(0, 255, size=(184, 184, 4)) #Generate random image
isBlack = np.int64(np.all(image[:, :, :3] == 0, axis=2))
完成!
但是它是如何工作的呢？看起来就像魔法一样! Numpy 有点神奇。这就是我们喜欢它的原因。在这种情况下:
- 根据每个数字是否等于 0，将 image==0 转换为 (184,184,4) bool 数组
- 在本例中，我们使用 image[:,:,:3] 从方程中排除第四个数字
- np.all 询问所有元素是否都等于 0。
- axis 参数更改它所查看的轴，请记住 python 从 0 开始计数，因此第三个轴是数字 2。
关于python - 将 RGBA numpy 数组转换为二进制 2d numpy 数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40638611/