Python 关于分析图像数组的唯一值

有下面的函数读取图像，我添加了几行重新输出图像，并输出图像数组的不同像素值。图像看起来像这样。然而 a，index=np.unique（img，return\u index=True）

给予

a[01]

指数[0 879385]

似乎图像数组有两个唯一的值[01]，这是有意义的，但是索引指示什么呢

def _get_image_data_pil(image_id, image_type, return_exif_md=False, return_shape_only=False):
    fname = get_filename(image_id, image_type)
    try:
        img_pil = Image.open(fname)
    except Exception as e:
        assert False, "Failed to read image : %s, %s. Error message: %s" % (image_id, image_type, e)

    if return_shape_only:
        return img_pil.size[::-1] + (len(img_pil.getbands()),)
    # -----
    # this is what I adde
    # -----

    img = np.asarray(img_pil)
    plt.imshow(img)
    plt.show()
    a,indices =np.unique(img,return_index=True)
    print('a ',a)
    print('indices ',indices)

    assert isinstance(img, np.ndarray), "Open image is not an ndarray. Image id/type : %s, %s" % (image_id, image_type)
    if not return_exif_md:
        return img
    else:
        return img, img_pil._getexif()

---

索引给出展平输入数组中首次出现的唯一值。要将这些索引转换为输入的二维索引，可以使用

np.unravel\u index

例如，假设

img

的形状为（10001600）：

np.unlavel\u索引

返回两个数组，每个维度一个。也就是说，第一个数组保存第一维度的索引（即行），第二个数组保存第二维度的索引（即列）。要将它们放入坐标数组，可以使用

np.column\u stack

：

In [113]: np.column_stack(np.unravel_index(indices, shape))
Out[113]: 
array([[  0,   0],
       [549, 985]])

---

可能是每个值的第一个像素的索引。

In [113]: np.column_stack(np.unravel_index(indices, shape))
Out[113]: 
array([[  0,   0],
       [549, 985]])