如何将函数映射到表示为numpy数组的图像中的每个像素？

Question

当您使用opencv-python (cv2)并从VideoCapture设备读取时，它会返回一个表示图像的numpy数组，在我的例子中，维数是(480,640，3)。我读过关于矢量化的文章，但我还不能真正理解它。

这是我想要映射的函数

def RGBtoRGChromaticity(pixel):
    r, g, b = pixel

    total = r + g + b
    return r/total, g/total, b/total

下面是我对它进行向量化的尝试，但它不起作用:(

def RGBtoRGChromaticity(pixel):
    r, g, b = pixel

    total = ufunc.add(r, g, b)
    return ufunc.true_divide(r, total), ufunc.true_divide(g, total), ufunc.true_divide(b, total)

我正在尝试拍摄一张图像并找到绿色像素。我在一个名为RG Chromaticity的颜色空间上找到了这篇文章，据我所知，它可以很容易地找到每个像素中的主色。这篇文章中的数学似乎遵循了这个想法。我这里的主要问题是如何在numpy数组上映射一个函数，但是如果任何人对色彩空间和更好的方法有任何建议，请不要犹豫地分享！

Answer 1

矢量化的要点是一次将其应用于整个数组，而不是每个像素。

比方说你有

img = np.random.randint(255, size=(480, 640, 3), dtype=np.uint8)

你的函数就变成了

def RGBtoRGC(img):
    return img / img.sum(axis=-1, keepdims=True)

如果您希望输出为uint8，我建议四舍五入：

def RGBtoRGC(img):
    return np.rint(img / img.sum(axis=-1, keepdims=True), dtype=np.uint8)

Answer 2

如何在map_function参数中拆分通道？像这样

import numpy as np


def RGBtoRGChromaticity(r, g, b):
    total = r + g + b
    return r / total, g / total, b / total


vfunc = np.vectorize(RGBtoRGChromaticity)
image = np.random.uniform(size=(480, 640, 3))
res = vfunc(image[:, :, 0], image[:, :, 1], image[:, :, 2])