Numpyで3dアレイ用の2次元マスクを作成する

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私は3D numpy配列を持っています[[[242,122,123],[111,30,12]]]私はマスクを作成したいと思います。最初の配列の場合は条件242> 122 + 123となります。条件はどこでnumpyで行うのですか？何かのようなものmask[a > b+c] = 1ここで、a、b、cは配列からの値です。Numpyで3dアレイ用の2次元マスクを作成する

出典

2017-05-03 Marko Taht

ですか – Divakar

@Divakarこの場合、242> 122 + 123は偽であるが、111> 30 + 12が真であるため、マスクは[[0,1]]でなければなりません。最初の配列がMならばそれからマスク[M [：、：、0]> M [：、：、1] + M [：、：、2]] = 1が働くようです。しかし、私は追加条件を追加したい場合、私はこのマスク[cond1、cond2] = 1またはmaks [cond1 and cond2] = 1のような何かをしますか？ –

これは、予想される出力は何ですか？（何をしたいのような）だけで推測

In [134]: M=np.array([[[242,122,123],[111,30,12]]]) 
In [135]: M.shape 
Out[135]: (1, 2, 3) 
In [136]: M[:,:,0]>(M[:,:,1]+M[:,:,2]) 
Out[136]: array([[False, True]], dtype=bool) 
In [137]: M[_] 
Out[137]: array([[111, 30, 12]])

出典

2017-05-03 20:28:50 hpaulj

この洞穴は私に何をする必要があるかのアイデアです。最終結果は次のとおりです。 "mask [ （image [:,：、2]/255.0> ar *（image [:,：、1]/255.0 + image [:,：0]/255.0））＆（br *（np.maximum（image [：、：、0]）/（image [:,：、2]/255.0 - np.maximum 255,255.0）） ] = 255 "画像のサイズ：[：、：、1]、image [:,：0]） - np.minimum（image [:,：、1]、image [:,：0]））。この洞窟私のプログラム28.5倍のスピードブースト：D –

Numpyで3dアレイ用の2次元マスクを作成する

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