如何使用numpy.compress方法减少图像部分？（numpy + scikit-图像）

阿连德

嗨，我使用了示例图像phantom.png。我正在使用numpy + skimage库进行一些操作，经过一些修改后，最后一个练习要求：

将中心点的大小压缩50％，并绘制最终图像。

这些是我之前要做的步骤。

我读了这张图片

img = imread(os.path.join(data_dir, 'phantom.png'))

然后应用以下使其变为黑色和白色

img[np.less_equal(img[:,:,0],50)] = 0
img[np.greater_equal(img[:,:,0],51)] = 255

在给定坐标下拍摄了几片图像（黑点）

img_slice=img.copy() 
img_slice=img_slice[100:300, 100:200]
img_slice2=img.copy() 
img_slice2=img_slice2[100:300, 200:300]

现在翻转它们

img_slice=np.fliplr(img_slice)
img_slice2=np.fliplr(img_slice2)

并将它们放回图像副本中

img2=img.copy()
img2[100:300, 200:300]=img_slice 
img2[100:300, 100:200]=img_slice2

这是最终（“压缩”）练习之前的结果图像：

然后，我被要求使用该numpy.compress方法“减少”黑点。

使用“压缩”方法后的预期结果是以下图像（屏幕截图），其中黑点减少了50％：

但是我不知道如何numpy.compress在图像或图像切片上使用方法来获得结果，甚至无法接近，我所得到的只是图像中看起来像是裁剪或拉伸部分的大块。

我将不胜感激numpy.compress，因为它对方法在该问题上的工作方式有帮助，但即使在可行的情况下也可行。

马克·谢切尔

您似乎可以进行裁剪和提取，但是只是停留在压缩方面。因此，裁剪中间部分并将其另存为im，我们将在下一步中对其进行压缩。用白色填充您裁切出的区域。

现在，压缩裁剪的部分。为了减少50％，您需要采用交替的行和交替的列，因此：

# Generate a vector alternating between True and False the same height as "im"
a = [(i%2)==0 for i in range(im.shape[0])]

# Likewise for the width
b = [(i%2)==0 for i in range(im.shape[1])]

# Now take alternate rows with numpy.compress()
r = np.compress(a,im,0)

# And now take alternate columns with numpy.compress()
res = np.compress(b,r,1)

最后放回res原始图像，相对于剪切位置，将其宽度和高度偏移一半。

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