image - 给定一个 numpy 数组图像，如何删除被黑色像素 (R,G,B) = (0,0,0) 包围的彩色像素 (R,G,B) != (0,0,0)？

Question

我写了一个方法来拍摄一个人的相机图像，确定构成这个人的像素，并将所有其他像素设置为 (0,0,0)。这张新图像显示了被黑色像素包围的人。

这些图像的形状为 (500,500,3)，其中前 2 个维度构成图像的宽度和高度，第 3 个维度表示 channel (R,G,B)。

我接下来要做的是消除噪音。有一些像素被错误地归类为属于该人。换句话说，这些是被黑色像素包围的像素。

如何去除这些有颜色但被黑色像素 (0,0,0) 包围的“孤立像素”？

Answer 1

正如 Joe 所建议的那样，我也会使用卷积，但使用不同的内核 np.ones((3,3)):

1 1 1
1 1 1 
1 1 1

首先将数组转换为形状为 500X500 的 bool 数组

对于类似的东西:bool_arr = np.sum(arr, axis = -1)!=0，黑色像素将为 False，所有其他将为 正确。 (对于替代的、更快的版本，请参阅评论)

import scipy.signal
conv_arr = scipy.signal.convolve2d(bool_arr, np.ones((3,3)), 'same')
wrong_pixels = conv_arr == 1 # only one of the 9 pixels is colored
pixels[wrong_pixels] = [0,0,0] # color all the wrong ones black