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根据下面显示的公式,我需要通过将段中的强度值之和除以段中的像素数来计算平均阈值。
其中 Xi' 是二进制掩码 (structure_mask
),|Xi'|是一个数 (xi_modulus
)。I(x,y) 是像素强度。
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
...
...
structure_mask = np.logical_and(magnitude_mask, intensity_mask).astype(np.uint8)
xi_modulus = np.count_nonzero(structure_mask.all(axis=2))
intensity_sum # = ??
如何用numpy
计算强度总和?
已编辑:根据@HansHirse 的回答,我尝试执行以下操作:
thresh_val = np.mean(img_gray[structure_mask])
我遇到了IndexError: too many indices for array
structure_mask
的形状为 (1066, 1600,1)
和 img_gray
-(1066,1600)
更新:只是一个伪错误。通过适当的索引修复了形状不匹配
structure_mask = np.logical_and(magnitude_mask, intensity_mask)[:, :, 0]
最佳答案
使用 NumPy 的 boolean array indexing ,您可以轻松访问所需的值。您只需要注意,您的掩码
(或段)是 NumPy 的 bool_
类型。
让我们看一下这个简短的代码片段,我在其中比较了从 np.mean
获得的平均值与通过给定公式明确计算的平均值:
import cv2
import numpy as np
# Some artificial image
img = np.uint8(255 * np.tile(np.linspace(1, 0, 400), (400, 1)))
cv2.imshow('img', img)
# Some mask (or segment)
mask = np.zeros((400, 400), np.uint8)
mask[10:390, 10:30] = 255
cv2.imshow('mask', mask)
# Convert mask to bool_ type
mask = np.bool_(mask)
# Calculate mean by NumPy's mean
mean = np.mean(img[mask])
print('mean by np.mean:\n', mean)
# Calculate mean explicitly by given formula
mean = np.sum(img[mask]) / np.count_nonzero(mask)
print('mean by formula:\n', mean)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出(此处省略图片):
mean by np.mean:
242.05
mean by formula:
242.05
希望对您有所帮助!
关于python - 图像片段中所有像素的强度值之和,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58501350/
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