在Numpy中製作3D陣列的2D面具

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我有一個3D Numpy陣列[[[242,122,123],[111,30,12]]]我想爲它創建一個遮罩。對於第一個數組，它將是條件242> 122 + 123。有沒有辦法做到這一點與numpy的條件？類似於mask[a > b+c] = 1其中a，b，c是數組中的值。在Numpy中製作3D陣列的2D面具

來源

2017-05-03 Marko Taht

什麼是預期的輸出？ – Divakar

@Divakar在這種情況下掩碼應該是[[0,1]]，因爲242> 122 + 123是假的，但是111> 30 + 12是真的。如果第一個數組是M. 那麼看來mask [M [：，：0]> M [：，1] + M [：，：2]] = 1。但是，如果我想添加額外的條件，我使用和或做我做這樣的面具[cond1，cond2] = 1或maks [cond1和cond2] = 1？ –

這只是一個猜測（因爲你想要什麼）

In [134]: M=np.array([[[242,122,123],[111,30,12]]]) 
In [135]: M.shape 
Out[135]: (1, 2, 3) 
In [136]: M[:,:,0]>(M[:,:,1]+M[:,:,2]) 
Out[136]: array([[False, True]], dtype=bool) 
In [137]: M[_] 
Out[137]: array([[111, 30, 12]])

來源

2017-05-03 20:28:50 hpaulj

這使我想到需要做什麼。結果爲：「mask [ （image [:,：，2]/255.0> ar *（image [:, 1]/255.0 + image [:,：，0]/255.0））＆（圖像[：：[：2]/255.0 -np.maximum（圖像[:,：1]，圖像[：，0]）/ 255.0）> （br *（np.maximum ：，]，1]，image [:,：，0]） - np.minimum（image [:,：1]，image [:, 0]））/ 255.0）） ] = 255「。這個洞穴我的程序速度提升28.5倍：D –

在Numpy中製作3D陣列的2D面具

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