Image 将numpy数组和restack数组过滤为多维矩阵

我正在尝试从图像掩码中提取实例，即：

我正在尝试获取每个实例：

每种颜色。颜色是图像矩阵中的不同值，它们都是整数。单个实例应作为三维条目（高度、宽度、实例）重新堆叠到数组中

我得到：

    maxi = mask.max()
    mask = np.empty_like(mask)
    for x in range(maxi+1):
        m = np.where(mask == x, mask, -1)
        mask = np.dstack((mask,m))
    mask = mask[:,:,1:]

    return mask

它可以工作，但又麻烦又慢，而且内存效率也不高。 有什么建议吗

已编辑-可能的改进：

    def get_instances(mask):

    instance_masks = []
    for inst_id in np.unique(mask):
        instance_mask = (mask==inst_id)
        instance_masks.append(instance_mask)
    mask = np.stack(instance_masks, axis=2)
    return mask

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您可以只循环掩码中的唯一值，而不是循环所有可能的值，直到

mask.max（）

，并检查每个值是否存在：

colors = np.unique(mask)
n = colors.size
color_masks = np.zeros((colors.shape[0], colors.shape[1], n))
for i, x in np.ndenumerate(colors):
    color_masks[:,:,i][mask == x] = x
return color_masks

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你确定掩码=np.empty_like（mask）？想法不错，但通过设计，所有最大值都会出现。