将函数应用于遮罩的NumPy数组

Question

我有一张numpy数组表示的图像和一个与此图像相对应的掩码。

from scipy.misc import face

img = face(gray=True)
mask = img > 250

如何将函数应用于所有被遮罩的元素？

def foo(x):
    return int(x*0.5) 

- Katerina

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实际上，函数应该为掩码下的每个单元格返回范围（0，255）内的随机值。 - Katerina

Answer 1

针对该特定函数，可以列出几种方法。

方法1：您可以使用 布尔索引 进行原地设置 -

img[mask] = (img[mask]*0.5).astype(int)

方法二：您也可以使用 np.where 来获得更直观的解决方案 -

img_out = np.where(mask,(img*0.5).astype(int),img)

使用具有语法np.where(mask,A,B)的np.where，我们在两个形状相同的数组A和B之间进行选择，以生成与A和B形状相同的新数组。选择是基于mask中的元素进行的，其形状与A和B相同。因此，对于mask中的每个True元素，我们选择A，否则选择B。将其转换为我们的情况，A将是(img*0.5).astype(int)，而B是img。 方法3：有一个内置的np.putmask似乎最接近这个确切的任务，并且可以用于就地设置，如下所示-

np.putmask(img, mask, (img*0.5).astype('uint8'))

- Divakar

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谢谢你的解决方案！但是我该如何将它们应用到其他函数？假设我需要随机生成像素而不是所有掩码单元格。如果我使用这些方法，它会将一个值分配给所有掩码单元格。 - Katerina

好的，我明白了。首先，我会生成与“img”大小相同的嘈杂图像，然后通过掩码将它们合并在一起，“ans = np.where(mask, noisy_template, img)”。 - Katerina

@KatrinaMalakhova 啊，我现在明白你的问题了！ :) 所以是的，你可以使用noisy_template = np.random.randint(0,255,img.shape).astype('uint8')生成带有噪声的模板。 - Divakar