Как избежать цикла for в массиве numpy

Question

Я работаю над полутоновыми изображениями некоторых микроструктур сплавов, полученных с помощью оптического микроскопа и т. Д. Моя цель - проанализировать количество (%) областей с заданным порогом (количество пикселей), а также количество, размер и т. Д. из этих сегментов. Для последнего я использую: из показателя импорта Skimage морфологию, которая находит эти сегменты, и каждый сегмент имеет уникальное целое число в матрице меток, которая имеет ту же форму, что и рис. Я могу сделать все, кроме раскраски этих сегментов на исходном изображении без петли for.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

grains = np.array([[1,3], [2,5], [6,2]] )

labels=np.array([[1,1,0,0,0],[1,0,0,2,0],[0,0,2,2,2],[0,0,0,2,0],[6,6,0,0,0]])

im = np.array([[223, 222, 225, 224, 227],[222, 224, 218, 220, 221],[216, 221, 219, 223, 225],[228, 226, 231, 224, 228],[226, 228, 225, 218, 225]])

image=np.stack((im, im, im), axis=2)       # greyscale sample image

color = [0, 0, 255]                        # rgb blue color

for i in grains:
    B=np.full((i[1],3), color).astype('int')
    image[labels==i[0]]=B

plt.imshow(image)
plt.show()

Есть ли эффективный «тупой способ», который не будет включать цикл «for» и будетследовательно, будет намного быстрее.

Answer 1

Если вывод уже верен, то вы можете повернуть пиксели, помеченные labels синим цветом, следующим образом:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

labels = np.array([[1,1,0,0,0],
                   [1,0,0,2,0],
                   [0,0,2,2,2],
                   [0,0,0,2,0],
                   [6,6,0,0,0]])

im = np.array([[223, 222, 225, 224, 227],
               [222, 224, 218, 220, 221],
               [216, 221, 219, 223, 225],
               [228, 226, 231, 224, 228],
               [226, 228, 225, 218, 225]])

image = np.stack((im, im, im), axis=2)
image[labels >= 1] = [0, 0, 255]

plt.imshow(image)

, что дает тот же вывод, что и у вас:

Но похоже, что вы пытаетесь сделать что-то еще - так что label = 1 выглядит иначе, чем label = 2. Как видите, я не использовал grains вообще. Если вы можете объяснить, как вы хотите, чтобы окончательное изображение выглядело, почти наверняка есть способ сделать это без петель.