用于改变多个numpy数组的函数的行为变化的平均值

Question

我有三个BGR颜色值（存储到numpy数组中，并且我想计算它们的平均值（每个元素的平均值都是这样：[meanB，meanG，meanR]）。]]

这是一个非常简单的任务，我发现这种方式可以做到这一点：

import numpy as np

bgr1 = np.array([6, 149, 254])
bgr2 = np.array([5, 146, 251])
bgr3 = np.array([5, 149, 251])

bgr_mean = ((bgr1 + bgr2 + bgr3) / 3).astype(int)

print(bgr_mean)
将输出按预期方式输出：

[5 148 252]
我的问题是，当我在代码中实现此功能时，尽管每个元素的值和类型都相同，但它根本不会给出相同的结果。此代码：

bgr1 = button_image[0][x]
print("bgr1 = " + str(bgr1))
print(type(bgr1))

bgr2 = button_image[0][x-1]
print("bgr2 = " + str(bgr2))

bgr3 = button_image[1][x+1]
print("bgr3 = " + str(bgr3))

bgr_mean = ((bgr1 + bgr2 + bgr3) / 3).astype(int)
print("bgr_mean = " + str(bgr_mean))
输出：

bgr1 = [6149254]
类'numpy.ndarray'
bgr2 = [5146251]
bgr3 = [5149251]
bgr_mean = [5 62 81]
Button_image是一个numpy数组BGR图像，而x（整数类型）是图像的中间（x轴，duh）。我的测试脚本与其他代码在同一项目中，使用的是Python 3.7.4和相同的numpy版本（1.16.3）

这是我的第一个问题，所以我希望我写的正确，如果您对导致此问题的原因有任何了解，请先谢谢。

我有三个BGR颜色值（存储到numpy数组中，并且我想计算它们的平均值（每个元素的平均值都是这样：[meanB，meanG，meanR]）。这是一个漂亮的...