如何将图像数据分离为x、y坐标？（python）

我有一个图像数据，我怎么能把它分成x，y和值呢

图像数据

[[38  0  0 ...  0  0  0]
 [46  3  0 ...  0  0  0]
 [46  3  0 ...  0  0  0]
 ...
 [74  0  0 ...  0  0  0]
 [74  0  0 ...  0  0  0]
 [74  0  0 ...  0  0  0]]

他们应该是谁

x = 0, y = 0, value = 38
x = 0, y = 1, value = 46
...

我如何将其分为：

x = []
y = []
value = []

只有

循环方法才有效

感谢您的帮助
如果您的图像是彩色的，它通常是RGB格式（3个通道），如果是灰度的，它将有1个通道。
因此，阵列的形状将是
（img\u高度、img\u宽度、信道数）

通过了解形状，您可以正确使用
PIL
中的
imread
或
imread
从
matplotlib
加载图像，然后使用
myarray=numpy.array（您的\u加载的\u img）
将它们转换为数组。由于它是一个numpy数组，您可以通过
myarray[x，y]
IIUC调用单元格值，我认为您可以使用
np.index
。以你为例：

>>> img
array([[38,  0,  0,  0,  0,  0],
       [46,  3,  0,  0,  0,  0],
       [46,  3,  0,  0,  0,  0],
       [74,  0,  0,  0,  0,  0],
       [74,  0,  0,  0,  0,  0],
       [74,  0,  0,  0,  0,  0]])

value = img.flatten()
y,x = np.indices(img.shape).reshape(-1,len(value))

>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3,
       4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> y
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3,
       3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5])
>>> value
array([38,  0,  0,  0,  0,  0, 46,  3,  0,  0,  0,  0, 46,  3,  0,  0,  0,
        0, 74,  0,  0,  0,  0,  0, 74,  0,  0,  0,  0,  0, 74,  0,  0,  0,
        0,  0])

所以当
x
为0且
y
为0时，得到
value
38；当
x
为0且
y
为1时，得到
value
46，依此类推

编辑：在您的评论中，您说要过滤掉零。您可以使用
np.where
和
np.nonzero
执行此操作：

y,x = np.where(img)

value = img[np.nonzero(img)]

>>> y
array([0, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5])
>>> x
array([0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0])
>>> value
array([38, 46,  3, 46,  3, 74, 74, 74])

我想在值中筛选0如何？这意味着，如果value=0，x，y不会记录它，请参见我的eidt，您可以使用
np进行记录。其中
和
np.non-zero
感谢您的回复，这是一个很大的帮助