更快的 numpy 数组索引

Question

我想索引 RGB 图像中的一些特定像素。我对 Python 比较陌生，所以我已经实现了索引，就像我在 Java/C# 中所做的那样。

这是代码：

# Pane width (height)

pane_step, center = 20, 10

for i in range(0, field_size * pane_step, pane_step):

    for j in range(0, field_size * pane_step, pane_step):

        r, g, b, = img[i + center, center + j, :]

        if (r, g, b) == (255, 0, 0):

            grid[int(i / pane_step)][int(j / pane_step)] = 2

        elif (r, g, b) == (0, 128, 0):

            grid[int(i / pane_step)][int(j / pane_step)] = 1

        elif (r, g, b) == (0, 0, 0):

            grid[int(i / pane_step)][int(j / pane_step)] = -1

有没有更快、更“pythonic”的方法可以给我同样的结果？

Answer 1

这是你要找的吗？您可以使用 numpy 轻松选择中心和步长，然后遍历数组或直接在任何操作中使用它。import numpy as npd = np.arange(100).reshape((10,10))center, step = 3print(d[center::step, center::step])array([[33, 36, 39],      [63, 66, 69],      [93, 96, 99]])