Da ich die Indexextraktion von `` `np.where``` während der Bildverarbeitung überhaupt nicht ausgeben konnte. Ich habe es verstanden, als ich mich auf den Beispielcode von [hier] bezog (https://note.nkmk.me/python-numpy-where/) ... Es ist also ein Memorandum! Wenn Sie verstehen, wie man das liest, können Sie Aha erleben! ?? ??
Referenzbeispielcode und Ausgabe. Diesmal der Tensor im 3. Stock ($ Breite \ mal Höhe \ mal Kanäle = 2 \ mal 3 \ mal 4 $) Es ist.
a_3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(a_3d)
# output
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
#
# [[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]
print(np.where(a_3d < 5))
# output
# (array([0, 0, 0, 0, 0]), array([0, 0, 0, 0, 1]), array([0, 1, 2, 3, 0]))
Hier ist die Ausgabe von `np.where (a_3d <5)`
array([0, 0, 0, 0, 0])
array([0, 0, 0, 0, 1])
array([0, 1, 2, 3, 0])
Sehen Sie es als eine Liste von
W
H
C
Zugriff auf die Elemente des Tensors im 3. Stock
a_3d[W[0]][H[0]][C[0]] = 0
a_3d[W[1]][H[1]][C[1]] = 1
a_3d[W[2]][H[2]][C[2]] = 2
a_3d[W[3]][H[3]][C[3]] = 3
a_3d[W[4]][H[4]][C[4]] = 4
Es wird.
Jetzt können Sie endlich die Ausgabe von `np.where (a_3d <5)` lesen!
Zuerst wurde nur das Array zurückgegeben. Was ist das? ich habe mich gewundert Wenn Sie die Form von Zeilen, Spalten und Tiefen sehen können, ändert sich diese in aussagekräftige Zahlen. Aha Erfahrung ist gut ~
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