使用2D掩码将两个3D numpy数组相加

Question

我希望将两个3D numpy数组（RGB图像数组）与由某些算法在灰度图像上生成的2D掩码相加。最好的方法是什么？

以下是我尝试做的示例：

from PIL import Image, ImageChops, ImageOps
import numpy as np

img1=Image.open('./foo.jpg')
img2=Image.open('./bar.jpg')

img1Grey=ImageOps.grayscale(img1)
img2Grey=ImageOps.grayscale(img2)

# Some processing for example:
diff=ImageChops.difference(img1Grey,img2Grey)
mask=np.ma.masked_array(img1,diff>1)

img1Array=np.asarray(im1)
img2Array=np.asarray(im2)

imgResult=img1Array+img2Array[mask]

我在思考：
1) 将RGB图像分解并分别处理每种颜色
2) 将掩模复制到3D数组中

是否有更符合Python习惯的方法可以实现上述功能？

提前致谢！

- Onlyjus

Answer 1

希望我能添加评论而不是答案。无论如何:

masked_array并不用于创建掩码，它只包含在科学统计应用程序中的计算（例如求和、平均值等）之外的数据。它由一个数组和该数组的掩码组成。 这可能不是您想要的。

您可能只需要一个普通的布尔掩码，如下所示：

mask = diff>1

然后你需要修改形状，使numpy在正确的维度上进行广播，然后将其广播到第三个维度：

mask.shape = mask.shape + (1,)
mask = np.broadcast_arrays(img1Array, mask)[1]

之后，您只需添加像素即可：

img1Array[mask] += img2Array[mask]

进一步澄清一点：

imgResult=img1Array+img2Array[mask]

这种方法行不通。你是在说将img2Array中的一些像素加入到img1Array的所有像素中 6_9

如果你想在两个或多个数组之间应用ufunc，则它们必须具有相同的形状，或者可以广播到相同的形状。

- kampu

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谢谢你的回答！难怪我找不到答案，原来我走错了方向。看起来已经解决了我的问题，但我还需要清理和确认一下。 - Onlyjus

谢谢您提到broadcast_arrays。直到现在我才知道这是一件事。 - Mad Physicist