Python 如何使用'np.where（）`比较数组而不是单个值

我有一个图像（2D阵列），有3个颜色通道。大概是这样的：

[[[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 ...

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]

 [[128 197 254]
  [128 197 254]
  [128 197 254]
  ...
  [182 244 255]
  [182 244 255]
  [182 244 255]]]

例如，我想获得[255，255，255]颜色的索引。我尝试使用

np.where（）

或

np.argwhere（）

，但它比较的是值而不是数组。最快、最有效的方法是什么

用np做这件事的一个简单方法是什么

这将为您提供一个二维数组，其中包含原始数组（图像）中白色像素[255、255、255]的坐标

注意：另一种方法是使用OpenCV

---

IIUC，您可以使用

np.nonzero

np.nonzero((arr==255).all(axis=2))

这将返回一个数组元组，表示索引。如果你这样做

arr[ind]

---

其中

ind

是第一个表达式的返回值，您可以访问/修改所有255行。

您是如何尝试使用

np的。where

？

where

只与您给出的布尔条件数组一样好。@RafaelC，感谢您的评论和平滑的回答（+1）。我的代码片段中的最后一个条目在坚持图像类比时引用了三个通道（r、g、b）。我想这取决于阵列的形状。这段代码适用于我，没有错误，并且按照要求执行。啊，好的，我看到你在那里做了什么；）

np.nonzero((arr==255).all(axis=2))

arr[ind]