如何將3d陣列轉換為帶有基于3維標簽的2d陣列？[復制]

我有一個尺寸為 (224, 224, 3) 的 3D NumPy 陣列。第三個維度代表顏色。我在整個圖片中只有 21 種顏色，所以每個像素只有 21 個不同的值。
這些是顏色代碼：

colors = np.array([
                  [  0,   0,   0], [128,   0,   0], [  0, 128,   0], [128, 128,   0], [  0,   0, 128],
                  [128,   0, 128], [  0, 128, 128], [128, 128, 128], [ 64,   0,   0], [192,   0,   0],
                  [ 64, 128,   0], [192, 128,   0], [ 64,   0, 128], [192,   0, 128], [ 64, 128, 128],
                  [192, 128, 128], [  0,  64,   0], [128,  64,   0], [  0, 192,   0], [128, 192,   0],
                  [ 0, 64, 128]], dtype=np.uint8)

如何迭代每個像素并創建一個形狀為 (224, 224) 的二維陣列，該陣列由基于第三維值的整數 0 到 20 組成？最有效的方法是什么？

uj5u.com熱心網友回復：

讓我們將顏色視為基于 4 的位置系統，然后我們可以創建兩種散列函式來從基于 4 的系統轉換為基于 10 的系統并向后轉換：

import numpy as np
from typing import Sequence

# I have changed the order I guess
colors = np.array(
    [
        [0, 0, 0],
        [64, 0, 0],
        [128, 0, 0],
        [192, 0, 0],
        [0, 64, 0],
        [64, 64, 0],
        [128, 64, 0],
        [192, 64, 0],
        [0, 128, 0],
        [64, 128, 0],
        [128, 128, 0],
        [192, 128, 0],
        [0, 192, 0],
        [64, 192, 0],
        [128, 192, 0],
        [192, 192, 0],
        [0, 0, 64],
        [64, 0, 64],
        [128, 0, 64],
        [192, 0, 64],
        [0, 64, 64],
    ],
    dtype=np.uint8,
)


def color_to_value(cell: Sequence[int]):
    mult = 1
    value = 0
    for sub in cell:
        value  = (sub // 64) * mult
        mult *= 4
    return value


_MAP = (
    0,
    64,
    128,
    192,
)


def value_to_color(value: int):
    seq = [0] * 3
    for i in range(3):
        reminder = value % 4
        value //= 4
        seq[i] = _MAP[reminder]
    return seq


for i in range(21):
    print(value_to_color(i))


img = np.random.random((16, 16, 3)) * 255

converted = np.array(
    [[color_to_value(cell) for cell in row] for row in img], dtype=np.int8
)
print(converted)

uj5u.com熱心網友回復：

使用np.unique.

以下是一些用于測驗的樣板代碼。

IMAGE_SHAPE = (224, 224)  # Given image shape

# Given colors.
colors = np.array([
                  [  0,   0,   0], [128,   0,   0], [  0, 128,   0], [128, 128,   0], [  0,   0, 128],
                  [128,   0, 128], [  0, 128, 128], [128, 128, 128], [ 64,   0,   0], [192,   0,   0],
                  [ 64, 128,   0], [192, 128,   0], [ 64,   0, 128], [192,   0, 128], [ 64, 128, 128],
                  [192, 128, 128], [  0,  64,   0], [128,  64,   0], [  0, 192,   0], [128, 192,   0],
                  [ 0, 64, 128]], dtype=np.uint8)

# Generate a random image with pixel colors taken from 'colors'.
image = colors[np.random.randint(0, colors.shape[0], IMAGE_SHAPE)]

運行print(image)將產生一個(224, 224, 3)看起來像的陣列

array([[[128, 128,   0],
        [  0, 128,   0],
        [192,   0,   0],
        ...,
        [192,   0,   0],
        [128,   0,   0],
        [ 64,   0, 128]],

        ...,

       [[ 64, 128,   0],
        [128, 128, 128],
        [  0,  64, 128],
        ...,
        [ 64,   0,   0],
        [192, 128, 128],
        [192,   0,   0]]], dtype=uint8)

要將影像轉換為像素顏色索引陣列，請呼叫np.unique為

_colors, index_image = np.unique(image.reshape(-1, 3), return_inverse=True)
index_image = index_image.reshape(IMAGE_SHAPE)

該陣列_colors將包含相同的像素值colors（盡管可能以不同的順序），并且index_image將是一個(224, 224)陣列，其中包含給出每個像素索引的條目_colors：

print(_colors)
print(index_image.shape)
print(index_image)

結果是

array([[  0,   0,   0],
       [  0,   0, 128],
       [  0,  64,   0],
       [  0,  64, 128],
       [  0, 128,   0],
       [  0, 128, 128],
       [  0, 192,   0],
       [ 64,   0,   0],
       [ 64,   0, 128],
       [ 64, 128,   0],
       [ 64, 128, 128],
       [128,   0,   0],
       [128,   0, 128],
       [128,  64,   0],
       [128, 128,   0],
       [128, 128, 128],
       [128, 192,   0],
       [192,   0,   0],
       [192,   0, 128],
       [192, 128,   0],
       [192, 128, 128]], dtype=uint8)

(224, 224)

array([[14,  4, 17, ..., 17, 11,  8],
       [ 9,  7, 11, ...,  5, 17,  7],
       ...,
       [ 8, 10,  0, ...,  1,  6, 16],
       [ 9, 15,  3, ...,  7, 20, 17]])

可以通過索引簡單地反轉映射_colors：

print(_colors[index_image])
print(np.all(_color[index_image] == image))

生產

array([[[128, 128,   0],
        [  0, 128,   0],
        [192,   0,   0],
        ...,
        [192,   0,   0],
        [128,   0,   0],
        [ 64,   0, 128]],

        ...,

       [[ 64, 128,   0],
        [128, 128, 128],
        [  0,  64, 128],
        ...,
        [ 64,   0,   0],
        [192, 128, 128],
        [192,   0,   0]]], dtype=uint8)

True

uj5u.com熱心網友回復：

由于您的顏色代碼是唯一的，您可以考慮對每個顏色條進行編碼，然后用于np.searchsorted搜索排序后的代碼：

>>> m = 256 ** np.arange(3)
>>> coded = colors @ m
>>> perm = coded.argsort()
>>> sort = coded[perm]
>>> img = colors[np.random.choice(len(colors), 4)].reshape(2, 2, 3)
>>> result = perm[np.searchsorted(sort, img.reshape(-1, 3) @ m)].reshape(img.shape[:-1])
>>> img
array([[[128,   0, 128],
        [128,  64,   0]],

       [[ 64,   0, 128],
        [128, 128, 128]]], dtype=uint8)
>>> result
array([[ 5, 17],
       [12,  7]], dtype=int64)
>>> np.all(colors[result] == img)
True

標籤：Python 数组 图片 麻木的 numpy-ndarray

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