如果满足条件，如何优化更改3d numpy.array的值

问题内容：

我正在使用python-在Ubuntu上打开CV。我是python的新手，我感觉我的编码没有优化。

最终目标是将像素颜色更改为jpeg图像。假设红色通道值<255，则将其设置为255。

为此，我将jpeg转换为numpy.array。然后使用“ for / in：”循环，逐像素检查红色通道是否小于255。如果满足条件，则将值更改为255。

我的代码：

import numpy
import cv2

img=cv2.imread('image.jpeg',1)

y=x=-1  # I use y and x as a counters. 
        #They will track the pixel position as (y,x)

for pos_y in img:
    y=y+1; x=-1 #For each new column of the image x is reset to -1
    for pos_x in pos_y:
        x=x+1
        b, g, r = pos_x  # I get the blue, green and red color
                         # please note that opencv is bgr instead of rgb
        if r < 255:
             r = 255
             pos_x = [b,g,r]
             img[y,x] = pos_x

cv2.imshow('Image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

此代码有效。但是，我感觉既不优雅也不高效。

如何优化代码并使其更高效？

问题答案：

RGB图像呢？

img[img[:, :, 0] < 255, 0] = 255

使用此方法，我们从图像的红色通道创建一个布尔蒙版，并检查其值是否小于255。如果是，则将这些值设置为255。

OpenCV将图像读取为BGR，因此：

img[img[:, :, 2] < 255, 2] = 255

将是适当的。

或者，您也可以执行以下操作：

mask_R = img < 255)[:, :, 2]
img[mask_R, 2] = 255

例：

In [24]: a
Out[24]: 
array([[[168],
        [170],
        [175]],

       [[169],
        [170],
        [172]],

       [[165],
        [170],
        [174]]])

In [25]: a > 170
Out[25]: 
array([[[False],
        [False],
        [ True]],

       [[False],
        [False],
        [ True]],

       [[False],
        [False],
        [ True]]], dtype=bool)

使用以上条件（a > 170），我们生成一个布尔掩码。现在，假设您采用任何一个通道并将其放置在此布尔掩码的顶部。当我们分配新值时，无论蒙版有何true值，图像数组中的相应元素都将被重置为新值。

# we just filter out the values in array which match our condition
In [36]: a[a > 170]
Out[36]: array([175, 172, 174])

# assign new values. Let's say 180
In [37]: a[a > 170] = 180

In [38]: a
Out[38]: 
array([[[168],
        [170],
        [180]],    # <== new value

       [[169],
        [170],
        [180]],    # <== new value

       [[165],
        [170],
        [180]]])   # <== new value

如果满足条件，如何优化更改3d numpy.array的值

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