python-3.x - 使用 np.isin 和 np.where [问题] 进行快速像素处理

Question

我是 Python 和图像处理方面的新手。我正在尝试使用 np.isin 和 np.where 在输入图像中找到给定 RGB 值的列表(我想避免对所有像素进行嵌套循环)。所以，这是输入和输出

输入:https://imgur.com/eNylzA9

输出:https://imgur.com/lDctkj9

我正在使用以下代码-

fliterlist = [
    [244,240,255],
    [253,239,255],
    [255,234,249],
    [255,230,245],
    [255,229,243],
    [255,228,242]
]
# actual list has more than 100 elements

def imageTest(img,count=0):

    outImg = np.zeros(img.shape,dtype=np.uint8)

    posArray=(np.isin(img,bb)).all(axis=2)
    outImg[np.where(posArray)] = [255,255,255]

    outname = './fast/imageTest_'+str(count)+'.jpg'
    outputlist[outname]=outImg

    return

出于某种原因，我没有得到预期的输出。我的意思是，如果我使用双嵌套循环遍历所有像素，我会得到想要的结果。但在这里 np.isin 似乎给了我一个不同的数组。请帮我确定问题所在。

这是完美运行的示例想法 -

图像 - https://imgur.com/zP3zuLj

Answer 1

使用opencv的inrange函数，如下:

mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range)

我知道您想找到一个特定的像素，因此相应地调整范围。根据我的经验，无论您将尝试完成什么任务，使用一定范围的像素会更好，这样会很有帮助。但稍后由您决定。