将 2D 蒙版应用于 3D 数组 Python

在本文中，我们将介绍如何将 2D 蒙版应用于 3D 数组。

定义

在计算机视觉和图像处理中，蒙版是一个与源图像相同大小的图像，其中每个像素都被标记为“掩蔽”或“不属于掩蔽”。它通常用于图像分割和区域检测。

3D 数组可以看作是一个由多个矩阵组成的数据集。因此，将 2D 蒙版应用于 3D 数组就是将该蒙版应用于该数据集中的每个矩阵。

方法

我们可以使用 Python 中的 NumPy 库来实现将蒙版应用于 3D 数组。

首先，我们需要加载蒙版和 3D 数组：

import numpy as np

# 加载蒙版
mask_2d = np.array([
    [0, 1, 1],
    [1, 1, 0],
    [1, 0, 1]
])

# 加载 3D 数组
data_3d = np.array([
    [
        [1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]
    ],
    [
        [10, 11, 12],
        [13, 14, 15],
        [16, 17, 18]
    ]
])

然后，我们需要将蒙版扩展到 3D 数组的形状。

# 将蒙版扩展到 3D 数组的形状
mask_3d = np.repeat(mask_2d[:, :, np.newaxis], data_3d.shape[-1], axis=2)

通过使用 repeat 函数，我们可以将蒙版沿第三个维度扩展到 3D 数据的形状。 请注意，我们必须将维度的顺序设为 (行，列，深度)，以便使用 repeat 函数。

接下来，我们将蒙版应用于 3D 数组：

# 将蒙版应用于 3D 数组
masked_data = np.ma.masked_array(data_3d, mask=mask_3d)

使用 masked_array 函数，我们可以将蒙版应用于 3D 数组。 该函数将蒙版与数据进行比较，并创建一个带有掩码的数组，其中包含所有被掩盖的值。

最后，我们可以打印出带有掩码的数据：

# 打印出带有掩码的数据
print(masked_data)

结论

本文介绍了如何将 2D 蒙版应用于 3D 数组。我们对 NumPy 中的 repeat 和 masked_array 函数进行了解释，并提供了代码示例。现在，您可以在您的项目中应用这些技术来实现各种任务，例如图像分割和区域检测。