Numpyで配列のサイズを変えてどこを使うか

Question

私はRGBAのPILイメージを2つ持っています。私は何をしたいのRGB値が同じであるすべての場所を見つけることで、アルファは、それはこのようになります255です：

from PIL import Image 
import numpy as np 
img1 = np.array(Image.open(/path/to/img1).convert('RGBA'), float).reshape(32,32,4) 
img2 = np.array(Image.open(/path/to/img2).convert('RGBA'), float).reshape(32,32,4) 

# Checks to see if RGB of img1 == RGB of img2 in all locations that A=255 
np.where((img1[:,:,:-1] == img2[:,:,:-1]) &\ # RGB check 
     (img1[:,:,3] == 255)) # Alpha check 

しかし、これはoperands could not be broadcast together with shapes (32,32,3) (32,32)になります。
私はそれらを一緒に放送しようとは思わなかった、私はちょうど私がこの声明でそれらを放送すると思うindecesを見つけることを望んでいた。これを行う別の方法があるか、または不等形をブロードキャストしない方法がありますか？

Answer 1

使用.all(axis=-1)は、3つのすべてのRGB値が等しい位置を見つけるために：

np.where((img1[..., :-1] == img2[..., :-1]).all(axis=-1) 
     & (img1[..., 3] == 255)) 

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mgilson points outとして、(img1[..., :-1] == img2[..., :-1])は(32, 32, 3)形状有します。 .all(axis-1)を呼び出すと、そう

(img1[..., :-1] == img2[..., :-1]).all(axis=-1) 

が(32, 32)を形作るあり、スカラーブール値に最後の軸を低減します。これは形状が(img1[..., 3] == 255)に一致するため、これらのブール値配列はbitwise-and operator, &と組み合わせることができます。