Python 如何找到最频繁的像素值？

我有一组图像，其中每个像素由0-255范围内的3个整数组成

我感兴趣的是找到一个对整个像素群具有“代表性”（尽可能多）的像素，并且该像素必须出现在像素群中。 我正在确定哪一个像素是我的一组图像中最常见的（中间模式）最有意义

我正在使用

python

，但我不知道该怎么做。

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图像存储为

numpy数组

，尺寸

[n，h，w，c]

，其中

n

是图像的数量，

h

是高度，

w

是宽度

，

c`是通道（RGB）。

我假设您需要找到最常见的元素，正如Cris Luengo提到的，这被称为模式。我还将假设通道的位深度为8位（值介于0和255之间，即模256）

以下是一种独立于实现的方法：

其目的是保持遇到的所有不同种类像素的计数。为此使用字典是有意义的，它的形式是

{pixel\u value:count}

填充此字典后，我们可以找到计数最高的像素

现在，“像素”是不可散列的，因此不能直接存储在字典中。我们需要一种方法来为每个唯一的像素分配一个整数（我称之为像素值），也就是说，您应该能够转换像素的像素值RGB值

此函数用于将RGB值转换为0到16777215之间的整数：

def get_pixel_value(pixel):
    return pixel.red + 256*pixel.green + 256*256*pixel.blue 

以及将像素_值转换回RGB值：

def get_rgb_values(pixel_value):
    red = pixel_value%256
    pixel_value //= 256
    green = pixel_value%256
    pixel_value //= 256
    blue = pixel_value
    return [red,green,blue]

此功能可以查找图像中最常见的像素：

def find_most_common_pixel(image):
    histogram = {}  #Dictionary keeps count of different kinds of pixels in image

    for pixel in image:
        pixel_val = get_pixel_value(pixel)
        if pixel_val in histogram:
            histogram[pixel_val] += 1 #Increment count
        else:
            histogram[pixel_val] = 1 #pixel_val encountered for the first time

    mode_pixel_val = max(histogram, key = histogram.get) #Find pixel_val whose count is maximum
    return get_rgb_values(mode_pixel_val)  #Returna a list containing RGB Value of the median pixel

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如果您希望在一组图像中查找最频繁的像素，只需为图像集中的图像添加另一个循环

，并为所有图像中的所有像素值填充字典。
您的像素数据是如何表示的？数组的数组的数组？（行x列x RGB值？）我已经用数据描述更新了帖子。中位数不是最常见的，这将是模式。中位数是排序后正好在列表中间的一个。因此，它本质上是一维属性。您拥有3D数据（每像素3个值意味着像素生活在3D世界中）。你可以尝试向量中值，它是中值概念的多个维度的扩展，但它在多个维度上都不是真正的中值。我认为你需要找到图像的直方图/pdf。将三个字节（0-255）放在一个整数中，如下所示
pixel=（r@user8190410:需要计算一个非常大的直方图！：）最后，我想指出的是，找到最大图像段的平均RGB值可能比找到一个最常见的值更有意义。仔细研究，看看这是否更适合您的应用程序。你还应该考虑到图像分割消耗了更多的资源。我非常想要这个特定的应用程序的模式（感谢修正），它不会像这样的模式那样对噪声敏感。我喜欢分割方法，但您也可以考虑一些边缘保持平滑（例如双边过滤器），以确保具有相似值的相邻像素成为具有相同值的像素，从而有助于相同的字典条目，并有机会建立更高的峰值。像素值的某种形式的离散化也是可能的。这是一个很好的观点，但这些图像不是自然图像，所以不需要担心。我不太明白分割的方法——我只对找到一个像素感兴趣，这个像素对于整个像素群来说是“代表性的”（尽可能多），并且这个像素必须出现在像素群中