将RGBA numpy数组转换为二进制2d numpy数组

Question

我已经使用枕头将图像加载为numpy数组，并且生成的numpy数组的维数为（184,184,4），即它是一个184x184像素的图像，每个像素具有RGBA尺寸。

对于所有的实际用途，我的应用程序只需要知道一个像素是否黑色，因此我只需要一个带有0,1的184x184 np数组。

我是新来的numpy，特别是图像处理，想知道是否有更快的方法来做到这一点。

我试着在循环中检查每个像素的天真实现，这看起来太昂贵了。

Answer 1

如果我理解正确，你有一个形状的数组（184,184,4），你想得到一个带形状的布尔数组（184,184），这取决于最终维数是否等于[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！

但它是如何工作的？这看起来很神奇！ Numpy有点神奇。这就是我们喜欢它的原因。在这种情况下：

• == 0转换为根据每个数是否一（184,184,4）布尔阵列的图像是在这种情况下，我们使用图像[等于0
• ：，：，：3 ]排除等式中的第4个数
• np.all询问所有元素是否等于0.
• axis参数更改它所查看的轴，记住python从0开始计数，所以第三轴是数字2.