Python 将具有特定颜色贴图的三维图像转换为具有特定int值的二维图像

对于3d图像，它有6个类，分别是：

Impervious surfaces (RGB: 255, 255, 255)
Building (RGB: 0, 0, 255)
Low vegetation (RGB: 0, 255, 255)
Tree (RGB: 0, 255, 0)
Car (RGB: 255, 255, 0)
Clutter/background (RGB: 255, 0, 0)

我想将此图像转换为2d图像，其中

Impervious surfaces --> 0
Building --> 1
Low vegetation --> 2
Tree --> 3
Car --> 4
Clutter/background --> 5

我只能将for循环用作：

im = imageio.imread('kPUoO.png')
w,h = im.shape[:2]
im_ = np.zeros((w,h), dtype=np.uint8)
for i in range(w):
    for j in range(h):
        if list(im[i,j]) == [0,0,255]:
            im_[i,j] = 1
        if list(im[i,j]) == [0,255,255]:
            im_[i,j] = 2
        if list(im[i,j]) == [0,255,0]:
            im_[i,j] = 3
        if list(im[i,j]) == [255,255,0]:
            im_[i,j] = 4
        if list(im[i,j]) == [255,0,0]:
            im_[i,j] = 5

---

我想知道有没有更简单的方法来完成这项工作。谢谢

我试图思考一个更一般的问题，在这个问题中，每个波段中可以有0到255之间的任意值，甚至可以有3个以上的波段

im = imageio.imread('kPUoO.png')
w,h = im.shape[:2]
im_ = np.zeros((w,h), dtype=np.uint8)
pos1 = np.where((im[:,:,0]==0) & (im[:,:,1]==0) & (im[:,:,2]==255))
pos2 = np.where((im[:,:,0]==0) & (im[:,:,1]==255) & (im[:,:,2]==255))
pos3 = np.where((im[:,:,0]==0) & (im[:,:,1]==255) & (im[:,:,2]==0))
pos4 = np.where((im[:,:,0]==255) & (im[:,:,1]==255) & (im[:,:,2]==0))
pos5 = np.where((im[:,:,0]==255) & (im[:,:,1]==0) & (im[:,:,2]==0))
im_[pos1] = 1
im_[pos2] = 2
im_[pos3] = 3
im_[pos4] = 4
im_[pos5] = 5

我们可以通过对每列应用不同的位移位对0和255的位置进行编码（0、1和/或2列中的0为0到3位，0、1和/或2列中的255为4到6位）：

从那里可以得到一个标准的1:1映射来重新标记类。我认为对于较大的图像或大量的图像，这种方法可能会更快

要了解其工作原理，请执行以下操作：

0,0,0 = 1<<0 + 1<<1 + 1<<2 + 0<<3 + 0<<4 + 0<<5 = 7, /7 = 1
0,0,255 = 1<<0 + 1<<1 + 0<<2 + 0<<3 + 0<<4 + 1<<5 = 35, /7 = 5
0,255,255 = 1<<0 + 0<<1 + 0<<2 + 0<<3 + 1<<4 + 1<<5 = 49, /7 = 7
255,255,255 = 0<<0 + 0<<1 + 0<<2 + 1<<3 + 1<<4 + 1<<5 = 56, /7 = 8
etc...

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也许您的数据最初只有六个类，但现在有更多。例如，

im[0,0]

是

[14255237]

。该图像中有4000多种不同的颜色。图像以以下格式存储，即。如果您最初只有问题中提到的六种颜色，并且希望在图像文件中保留这些值，请使用无损格式，例如。好的，我看到了，谢谢！

numpy.add.reduce(a, -1) // 7

0,0,0 = 1<<0 + 1<<1 + 1<<2 + 0<<3 + 0<<4 + 0<<5 = 7, /7 = 1
0,0,255 = 1<<0 + 1<<1 + 0<<2 + 0<<3 + 0<<4 + 1<<5 = 35, /7 = 5
0,255,255 = 1<<0 + 0<<1 + 0<<2 + 0<<3 + 1<<4 + 1<<5 = 49, /7 = 7
255,255,255 = 0<<0 + 0<<1 + 0<<2 + 1<<3 + 1<<4 + 1<<5 = 56, /7 = 8
etc...

a = (im == 0) * numpy.array([1,2,4], numpy.uint8)
a += (im == 255) * numpy.array([8,16,32], numpy.uint8)
numpy.add.reduce(a, -1) //7