使用 Numpy 计算图像的平均值时如何忽略透明像素

Question

使用 Numpy 计算图像的平均值时如何忽略透明像素？

我导入的软件包：

import numpy as np
import scipy.ndimage as spi
from skimage import io,transform,img_as_float
from skimage.io import imread,imsave

图像已加载：

target_img = spi.imread(target_img, mode="RGB").astype(float)/256

然后我得到图像的平均值并从图像中减去它：

mu_t = target_img.mean(0).mean(0)
t = target_img - mu_t

变量target_img将具有一些完全透明的像素，我希望在计算mu_t和t时忽略这两个步骤。

如果没有办法忽略透明像素，那么添加假颜色值，就像257那样，我会为了我想做的事情吗？

然后作为后续问题，我如何确保透明像素不会影响这些代码行：

from numpy import eye 
t = t.transpose(2,0,1).reshape(3,-1)
Ct = t.dot(t.T) / t.shape[1] + eps * eye(t.shape[0])

Answer 1

numpy.nanmean(a， axis=None， dtype=None， out=None， keepdims=([source] 沿指定轴计算算术平均值，忽略 NaN。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.nanmean.html

所以现在你所要做的就是把你的透明像素变成NaN。

如果你想要整个图片的平均值，而不是沿着轴，你也可以将数组展平到一个维度，删除所有透明像素，然后取平均值。