多次元配列を扱うのはこれが初めてで、要素へのアクセスに問題があります。写真の赤いピクセルを取得しようとしていますが、配列内の最初の 8 つの要素だけです。これがコードです
import Image
import numpy as np
im = Image.open("C:\Users\Jones\Pictures\1.jpg")
pix = im.load()
r, g, b = np.array(im).T
print r[0:8]
画像を扱っているので、r
は2次元配列です。画像の最初の8ピクセルを取得するには、
r.flatten()[:8]
最初の行のピクセル数が8未満の場合、これは自動的に折り返されます。
あなたはこのようにそれを行うことができます:
r[0][:8]
ただし、最初の行のピクセル数が8未満の場合、これは機能しないことに注意してください。これを修正するには、次のようにします。
from itertools import chain
r = list(chain.from_iterable(r))
r[:8]
import
または(モジュール全体を作成したくない場合):
r = [val for element in r for val in element]
r[:8]
すべての行も必要ですか?これを試してr[:,:8]
最初の行のみが必要ですか?これを試してr[0,:8]
もっとシンプルにできると思います。この例では、ランダム マトリックスを使用します (これがユーザーのr
マトリックスになります)。
In [7]: from pylab import * # convention
In [8]: r = randint(0,10,(10,10)) # this is your image
In [9]: r
array([[7, 9, 5, 5, 6, 8, 1, 4, 3, 4],
[5, 4, 4, 4, 2, 6, 2, 6, 4, 2],
[1, 4, 9, 9, 2, 6, 1, 9, 0, 6],
[5, 9, 0, 7, 9, 9, 5, 2, 0, 7],
[8, 3, 3, 9, 0, 0, 5, 9, 2, 2],
[5, 3, 7, 8, 8, 1, 6, 3, 2, 0],
[0, 2, 5, 7, 0, 1, 0, 2, 1, 2],
[4, 0, 4, 5, 9, 9, 3, 8, 3, 7],
[4, 6, 9, 9, 5, 9, 3, 0, 5, 1],
[6, 9, 9, 0, 3, 4, 9, 7, 9, 6]])
次に、最初の8列を抽出して何かをします
In [17]: r_8 = r[:,:8] # extract columns
In [18]: r_8
Out[18]:
array([[7, 9, 5, 5, 6, 8, 1, 4],
[5, 4, 4, 4, 2, 6, 2, 6],
[1, 4, 9, 9, 2, 6, 1, 9],
[5, 9, 0, 7, 9, 9, 5, 2],
[8, 3, 3, 9, 0, 0, 5, 9],
[5, 3, 7, 8, 8, 1, 6, 3],
[0, 2, 5, 7, 0, 1, 0, 2],
[4, 0, 4, 5, 9, 9, 3, 8],
[4, 6, 9, 9, 5, 9, 3, 0],
[6, 9, 9, 0, 3, 4, 9, 7]])
In [19]: r_8 = r_8 * 2 # do something
In [20]: r_8
Out[20]:
array([[14, 18, 10, 10, 12, 16, 2, 8],
[10, 8, 8, 8, 4, 12, 4, 12],
[ 2, 8, 18, 18, 4, 12, 2, 18],
[10, 18, 0, 14, 18, 18, 10, 4],
[16, 6, 6, 18, 0, 0, 10, 18],
[10, 6, 14, 16, 16, 2, 12, 6],
[ 0, 4, 10, 14, 0, 2, 0, 4],
[ 8, 0, 8, 10, 18, 18, 6, 16],
[ 8, 12, 18, 18, 10, 18, 6, 0],
[12, 18, 18, 0, 6, 8, 18, 14]])
さて、これがコツです。r
を使用して最初の 8 列を置き換えますhstack
。
In [21]: r = hstack((r_8, r[:,8:])) # it replaces the FISRT 8 columns, note the indexing notation
In [22]: r
Out[22]:
array([[14, 18, 10, 10, 12, 16, 2, 8, 3, 4], # it does not touch the last 2 columns
[10, 8, 8, 8, 4, 12, 4, 12, 4, 2],
[ 2, 8, 18, 18, 4, 12, 2, 18, 0, 6],
[10, 18, 0, 14, 18, 18, 10, 4, 0, 7],
[16, 6, 6, 18, 0, 0, 10, 18, 2, 2],
[10, 6, 14, 16, 16, 2, 12, 6, 2, 0],
[ 0, 4, 10, 14, 0, 2, 0, 4, 1, 2],
[ 8, 0, 8, 10, 18, 18, 6, 16, 3, 7],
[ 8, 12, 18, 18, 10, 18, 6, 0, 5, 1],
[12, 18, 18, 0, 6, 8, 18, 14, 9, 6]])
編集: DSM が指摘したことに関しては、OP は実際にはnumpy arrayを使用しています。
nneonneo の正しいとして、私は私の答えを撤回します。