计算图像中白色像素的总数会引发错误

Posted 2023-02-23

【中文标题】计算图像中白色像素的总数会引发错误

【英文标题】：Count total number of white pixels in an image is throwing an error

【发布时间】：2018-05-09 17:06:33

【问题描述】：

Image 我正在尝试计算图像中白色像素的总数。但是使用我的代码，我得到了这个错误

src 不是 numpy 数组，也不是标量。

这是我的代码：

img=cv2.imread(filename,1)
TP= width * height
white= TP - cv2.countNonZero(img[1])
print "Dimensions:", img.size, "Total pixels:", TP, "White", white

【问题讨论】：

使用cv2.imread(filename, 3) 3 for being bgr 并在传递给countNonZero 时确保你只获得一个像img[0] 这样的频道

@pixelthread 不通过 cmets 添加信息。改为改进您的帖子！

对不起，我不知道它是怎么出错的，我编辑了我希望现在可以了

PIL: TypeError: src is not a numpy array, neither a scalar的可能重复

我建议如果您编辑您的 OP，请不要更改您发布的代码（除非您包含错误），而是在之后添加编辑后的代码。因为现在您上面的错误代码实际上并没有跟随它下面的代码，这会使以后阅读此问题的其他人感到困惑。

【参考方案1】：

注意Image 是大写的...在 PIL 中，Image 是一个类。实际的图像数据是类内的众多属性之一，PIL 不使用 numpy 数组。因此，您的图像不是 numpy 数组。如果要转换为 numpy 数组，只需将图像封装为数组即可：

img = np.array(img)

如果你用 OpenCV 读取图像，那么它已经是一个 numpy 数组。

img = cv2.imread(filename)

另请注意，PIL 中的通道顺序与 OpenCV 中的不同。在 PIL 中，图像按 RGB 顺序读取，而在 OpenCV 中，它们按 BGR 顺序读取。因此，如果您使用 PIL 阅读但使用 OpenCV 显示，则需要在显示前交换通道。

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编辑：另外，检查OpenCV docs for countNonZero()。此功能仅适用于单通道阵列，因此您需要将图像转换为灰度，或者决定如何计算零。您也可以仅通过 np.sum(img == 0) 使用 numpy 来计算零值的数量，或者使用 np.sum(img > 0) 来计算非零值。对于三通道阵列，这将独立计算每个通道中的所有零。如果你只想包含所有三种颜色都为零的，你可以做很多事情——最简单的可能是将所有通道一起添加到一个二维数组中，然后像上面一样做。

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Edit2：另外，您的代码现在正在计算 黑色 像素的数量，而不是白色。 countNonZero() 将返回大于 0 的所有像素的数量。然后从总像素数中减去它......这只会给你黑色像素。如果你只想计算白色像素的数量，np.sum(img == 255)。

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Edit3：因此，对于您的图像，此代码可以正常工作：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
n_white_pix = np.sum(img == 255)
print('Number of white pixels:', n_white_pix)

白色像素数：5

注意这里cv2.IMREAD_GRAYSCALE 正好等于0，但这更明确。

【讨论】：

img=cv2.imread(filename,3) img = np.array(img) TP= width * height white= TP - cv2.countNonZero(img) print "Dimensions:", img.size, "Total pixels:", TP, "White", white

它仍然没有返回白色像素的总数

如果你是用OpenCV读取图像，它已经是一个numpy数组，所以你不需要再次投射它。你也不需要在imread() 中使用 3；任何大于 0 的数字都会给出 BGR 图像，但默认情况下它无论如何都会读取为 BGR。检查docs for cv2.countNonZero()；它仅适用于单通道图像。

没有错误，但**白色像素和总像素相同**

@pixelthread 看看我的第二次编辑；你没有计算白色像素。发布示例图像，我可以通过显示该图像的白色像素计数进行编辑。

【参考方案2】：

我正在使用地图数据结构，它会为您提供图像中的不同像素以及它们的计数。您可以使用任何其他您喜欢的数据结构。

map<Vec3b, int> palette;
for (int y = 0; y<im.rows; y++) 

for (int x = 0; x<im.cols; x++)
    
        Vec3b color = im.at<Vec3b>(Point(x, y));
        if (palette.count(color) == 0)
        
            palette[color] = 1;
        
        else
        
            palette[color] = palette[color] + 1;