在圖像處理中，有時(shí)會(huì)見到img[:]，這是什么意思呢？

比如：

a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] print(a) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] a[:]=[111,222,333] print(a) # [111, 222, 333]

如果a是numpy數(shù)組，使用會(huì)有什么效果呢？

示例1

import numpy as np a=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]]) print(a) # [[ 1 2 3 4] # [ 4 5 6 7] # [ 7 8 9 10]] a[:]=[111,222,333,444] print(a) # [[111 222 333 444] # [111 222 333 444] # [111 222 333 444]]

示例2

import numpy as np a=np.array([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]]]) print(a) a[:]=[111,222,333,444] print(a)

結(jié)果：

[[[ 1 2 3 4][ 4 5 6 7][ 7 8 9 10]][[ 1 2 3 4][ 4 5 6 7][ 7 8 9 10]][[ 1 2 3 4][ 4 5 6 7][ 7 8 9 10]]][[[111 222 333 444][111 222 333 444][111 222 333 444]][[111 222 333 444][111 222 333 444][111 222 333 444]][[111 222 333 444][111 222 333 444][111 222 333 444]]]

可以看出，在numpy數(shù)組中使用[:]功能，可以批量賦值最小數(shù)組單元，什么是最小數(shù)組單元

[1,2,3,4]就是a=np.array([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]]])中的一個(gè)最小數(shù)組單元

圖像處理中像素值的批量賦值

比如，我們創(chuàng)建一張640×360的圖片，并給它賦一個(gè)純色值

import cv2 import numpy as np img = np.zeros((360, 640, 3), np.uint8) # [50,120,200]就是每個(gè)像素的bgr值 img[:]=[50,120,200] cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

結(jié)果：

與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 切片 单冒号的作用[:]（批量赋值最小数组单元）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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