Python NumPy：三维非零的索引（图像掩蔽）

小结：我正在寻找类似于“numpy.nonzero”的东西，但有一个转折点。我想搜索所有包含第三维非零元素的索引。如果存在任何元素，请给我该维度的索引

详细信息：我的项目包括接收、解析和输出修改后的图像文件。它首先将图像转换为3D numpy阵列。使用该文件将创建一个掩码。接下来，它使用'numpy.bitwise_and'查找掩码的位模式与源图像重叠的位置，然后根据这些索引执行操作

mask = create_mask(self.image) # spare array, same size as self.image
overlap = np.bitwise_and(self.image, mask)

indices = []
for y, row in enumerate(overlap):
    for x, col in enumerate(row):
        if any(col): # any RGB values are not 0
            indices.append((y,x))

for (y, x) in indices:
     pass # do stuff

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解决这个问题的最佳方法是什么？我确信有一种比上面所示的简单方法更好的方法。

一种数值方法是沿着最后一个轴使用，即

。any（axis=-1）

或干脆

。any（-1）

，然后使用来获得相应的有效索引，如下所示-

indices = np.argwhere(overlap.any(-1))

请注意，

索引

将是一个NumPy数组