Pythonのアレイ管理C++と同等

Question

私はSO-家賃 - コーダが、私は、私はC++

grey_image_as_array = numpy.asarray(cv.GetMat(grey_image)) 

non_black_coords_array = numpy.where(grey_image_as_array > 3) 

# Convert from numpy.where()'s two separate lists to one list of (x, y) tuples: 
non_black_coords_array = zip(non_black_coords_array[1], non_black_coords_array[0]) 

第1に翻訳を助ける必要があることは本当に簡単なPythonの例を持っているが、私は推測かなり単純ですされていません知っています - どのようなバイトがcv.GetMatからretrunedされている、線形インデックス配列が作成されますか？

ピトンのwhere、特にこのzipの機能に相当するものは何ですか？

Answer 1

私はOpenCVについて知らないので、何かを教えてください。cv.GetMat()明らかに、2次元配列として使用するか、2次元配列に変換できるものを返します。使用しているOpenCVへのCまたはC++インターフェイスには、おそらく同様の名前の機能があります。

次の行は、3より大きいgrey_image_as_arrayのエントリのインデックスペアの配列を作成します。 non_black_coords_arrayの各エントリは、grey_image_as_arrayにゼロベースのx-y座標です。このような座標ペアx,yが与えられた場合、2次元C++配列grey_image_as_arrayの対応するエントリにgrey_image_as_array[y][x]でアクセスできます。

Pythonコードは、優れたパフォーマンスを達成するために画像上の明示的なループを避けなければならないため、NumPyが提供するベクター化された関数を使用する必要があります。式grey_image_as_array > 3は、ベクトル化された比較であり、grey_image_as_arrayと同じ形状のブール配列になります。次に、numpy.where()は、このブール配列のTrueエントリのインデックスを抽出しますが、結果は上記の形式ではないため、再構成するにはzip()が必要です。

C++では明示的なループを避ける必要はなく、numpy.where()に相当するものは無意味です。ループを作成し、結果を任意の形式で保存するだけです。