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python - 如何为 Numpy 数组的每个像素添加一个 alpha 值？

问题描述

我正在关注图像识别教程https://www.youtube.com/watch?v=ry9AzwTMwJQ&list=PLQVvvaa0QuDffXBfcH9ZJuvctJV3OtB8A&index=9

但是构建的代码用于比较具有 alpha 值的图像和我要测试的图像没有 alpha 值。

我已经尝试了很多东西，这是我最后一次尝试的样子：

from PIL import Image
import numpy as np 

i = Image.open('images/test.png')
iar = np.array(i)

def addAlpha(iar):
    b = []
    for eachRow in iar:
        b += [[255]]
    for eachRow in iar:
        eachRow = np.append(eachRow, b, axis= 1)

        print(eachRow)

    print (iar)

    return iar

iar = addAlpha(iar)

因此，当我打印 eachRow 时，它看起来就像我想要的那样，但是当我打印 iar 时没有任何改变，仍然只有 RGB 值。

我已经感谢你的帮助，我为我糟糕的英语道歉！

标签： pythonarraysnumpyalpha

解决方案

鉴于iar的形状是 8x8x3，我们可以知道我们正在处理一个 8x8 图像，其中每个像素都有三个通道（r、g 和 b）。我们想为 alpha 添加第四个通道，这将使我们的形状达到 8x8x4。

首先，我们创建一个包含所有 alpha 值的数组：

alpha = 255 * np.ones((8, 8, 1))

在这里，我们创建一个 8x8 数组（具有一个额外的维度以使其轴iar与 对齐）并将其乘以255得到我们想要的值。

现在，我们可以简单地连接两个数组：

iar = np.concatenate([iar, alpha], axis=2)

我们沿着轴 2 连接，这实际上让我们可以将alpha数组“粘贴”到 的后面iar，将我们的第四个通道添加到图像中。

这是在行动。

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