将 numpy 数组中的所有像素替换为单独数组中的像素，除非该值为 0

Question

有一个 opencv 图像，我将其分为 3 个通道： image #opencv image img_red = image[:, :, 2] img_green = image[:, :, 1] img_blue = image[:, :, 0]然后是三个过滤器：red_filtergreen_filterblue_filter它们都是 numpy 数组，但大部分由零填充，因此格式如下所示：[0, 0, 0, 132, ... 0, 15,   0, 230, 0]               ...                   [32, 0, 5, 0,  ... 0,  2, 150,   0, 0]我想使用这些过滤器中的每个非零值来覆盖通道中的相同索引。像这样的东西：img_red[index] = red_filter[index] if red_filter != 0img_green[index] = green_filter[index] if green_filter != 0img_blue[index] = blue_filter[index] if blue_filter != 0final_img = cv2.merge(img_red, img_green, img_blue)例如，如果频道看起来像这样：[44, 225, 43, ... 24, 76, 56]和过滤器：[0,   0, 25   ... 2,   0, 91]那么结果应该是：[44, 225, 25 ...  2,  76, 91]我尝试过使用 for 循环和列表理解，但此代码必须在视频中的每一帧上运行，所以我想知道是否有更快的方法来实现相同的结果。opencv 或 numpy 操作中是否有某种图像过滤可以有效地完成此过程？

Answer 1

看起来你正在寻找np.where方法：

channel = np.array([44, 225, 43, 24, 76, 56])

filter = np.array([0,   0, 25, 2,   0, 91])

#result = np.array([44, 225, 25, 2,  76, 91])

>>> np.where(filter==0, channel, filter)

array([ 44, 225,  25,   2,  76,  91])