问题描述
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]
然后有三个过滤器：
red_filter
green_filter
blue_filter
所有都是numpy数组，但是大多数都是零填充的，因此格式看起来像这样：
[0,132,... 0,15,230,0]
...
[32,5,2,150,0]
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。
类似这样的东西：
img_red[index] = red_filter[index] if red_filter != 0
img_green[index] = green_filter[index] if green_filter != 0
img_blue[index] = blue_filter[index] if blue_filter != 0
final_img = cv2.merge(img_red,img_green,img_blue)
例如，频道是否如下所示：
[44,225,43,... 24,76,56]
还有过滤器：
[0,25 ... 2,91]
那么结果应该是：
[44,25 ... 2,91]
我曾经尝试过使用for循环和列表推导，但是这段代码必须在视频的每一帧上运行，所以我想知道是否有更快的方法来获得相同的结果。
opencv中是否有某种图像过滤或numpy操作可以有效地完成此过程？
解决方法
似乎您正在寻找channel = np.array([44,225,43,24,76,56])
filter = np.array([0,25,2,91])
#result = np.array([44,91])
>>> np.where(filter==0,channel,filter)
array([ 44,91])
方法：
$code = (int) $code;