python：計算圖像子集的統計信息

我有一個RGB圖像，表示爲大小爲（500,500,3）的numpy數組。我還有一個大小數組（500,500），其中每個像素都有一個介於0和99之間的整數值。這基本上將圖像分成許多子區域。屬於子陣列的像素共享相同的整數索引。python：計算圖像子集的統計信息

我有興趣做一些計算，比如計算每個子集的均值和標準差。我可以遍歷如下的圖像做這個（計算例如平均值）：

# image is of size (500, 500, 3) ->RGB values 
# label is of size (500, 500) -> contains integers   
import numpy as np 

mean = np.zeros((100, 3)) 
for i in range(0, 100): 
    count = 0 
    for x in range(0,500): 
     for y in range(0,500): 
      if label[x, y] == i: 
       mean[i, :] += image[x, y,:] 
       count = count + 1 

    # Compute the mean 
    if count > 0: 
     mean[i,:] /= count

的方式我做它包含了很多的循環，它似乎是相當不符合Python和我想知道是否有更好的（速度感）方式來做到這一點。

來源

2014-11-03 Luca

使用邏輯索引和口罩：

來源

2014-11-03 15:09:58 Daniel

謝謝！現在編寫代碼段讓我感到尷尬。你能解釋一下平均函數的參數（0）是什麼嗎？這似乎是每個軸的計算意義（這是我想要的！），但從文檔中我不清楚。 – Luca 2014-11-03 15:23:29

你會得到一個二維數組，因爲前兩個維度被蒙版壓平了，並且平均值是在第一維上計算的，所以你得到了一個包含3個元素的向量。 – Daniel 2014-11-03 15:30:43

您可以使它更多'pythonic'，但就循環而言，您可以通過使用座標：i=label[x:y]從label中檢索實際當前整數值，而不是遍歷所有可能的值，從而丟失第一個循環。

來源

2014-11-03 15:09:43 yurib

python：計算圖像子集的統計信息

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