python - 将 numpy 数组中的所有像素替换为单独数组中的像素，除非值为 0

Question

有一个我分成 3 个 channel 的 opencv 图像:

 image #opencv image

 img_red = image[:, :, 2]
 img_green = image[:, :, 1]
 img_blue = image[:, :, 0]

然后是三个过滤器:

red_filter
green_filter
blue_filter

它们都是 numpy 数组，但大多由零填充，因此格式如下所示:

[0, 0, 0, 132, ... 0, 15,   0, 230, 0]
               ...                   
[32, 0, 5, 0,  ... 0,  2, 150,   0, 0]

我想使用这些过滤器中的每个非零值来覆盖 channel 中的相同索引。
像这样的东西:

img_red[index] = red_filter[index] if red_filter != 0
img_green[index] = green_filter[index] if green_filter != 0
img_blue[index] = blue_filter[index] if blue_filter != 0
final_img = cv2.merge(img_red, img_green, img_blue)

例如，如果 channel 看起来像这样:

[44, 225, 43, ... 24, 76, 56]

和过滤器:

[0,   0, 25   ... 2,   0, 91]

那么结果应该是:

[44, 225, 25 ...  2,  76, 91]

我尝试过使用 for 循环和列表推导，但是这段代码必须在视频中的每一帧上运行，所以我想知道是否有更快的方法来实现相同的结果。
在 opencv 或 numpy 操作中是否有某种图像过滤可以有效地完成这个过程？

Answer 1

您似乎在寻找 np.where方法:

channel = np.array([44, 225, 43, 24, 76, 56])
filter = np.array([0,   0, 25, 2,   0, 91])
#result = np.array([44, 225, 25, 2,  76, 91])
>>> np.where(filter==0, channel, filter)
array([ 44, 225,  25,   2,  76,  91])