Маскировка объектов с определенными значениями RGB в изображениях

Question

Я новичок в Python, много сделал MATLAB, и теперь я борюсь с самыми легкими вещами. Моя проблема заключается в следующем: У меня есть изображение синтетической сцены. Определенные объекты имеют предопределенное значение rgb. Теперь я хочу извлечь эти объекты. Я объявляю значения RGB плюс некоторое смещение, и поэтому я могу создать маску, содержащую только пиксели, принадлежащие объекту, а все остальное - 0 (= черный).

---

В течение краткого примера, предположим, что цвет нужного объекта в RGB-значений г = 255, B = 0, г = 60 со смещением = 5 для каждого цвета. Пока мой код выглядит следующим образом:

import cv2 
import numpy as np 
# read image_file 
color_frame = cv2.imread(image_file,1) 
# split the channles 
b_ch,g_ch,r_ch = cv2.split(color_frame) 
# mask the different channels seperately 
color_frame[np.where((b_ch < b-offset) | (b_ch > b+offset))] = 0 
color_frame[np.where((g_ch < g-offset) | (g_ch > g+offset))] = 0 
color_frame[np.where((r_ch < r-offset) | (r_ch > r+offset))] = 0 
# show the extracted image 
cv.imshow('Extracted Object',color_frame) 
cv.waitKey(0) 
cv.destroyAllWindows() 

До сих пор это все работает нормально, но я хотел бы решить «маскировку» в более быстрый/более эффективным способом. Есть ли возможность назначить что-то вроде всех 3 ограничений в одной строке? Что-то вроде color_frame[((b_ch < b-offset) | (b_ch > b+offset)) & ... & ((r_ch < r-offset) | (r_ch > r+offset)))] = 0 (это не работает) или мое решение уже самое эффективное?

Answer 1

Вы можете использовать & для логического и в np.where. Таким образом, вы можете написать:

color_frame[np.where(((b_ch < b-offset) | (b_ch > b+offset)) & ((g_ch < g-offset) | (g_ch > g+offset)) & ((r_ch < r-offset) | (r_ch > r+offset)))] = 0