Python 数组减法循环返回高数而不是给出负值

Question

这是我的代码：我正在使用 numpy 和 opencv

q = np.array(image)
q = q.reshape(-1, q.shape[2])
r = np.subtract(q,p)
print r

基本上，如果我的 q 数组中的值大于 p，减法循环回到 256 并减去那里剩下的内容。如果减法变为负数，我宁愿得到 0 的值。有人知道这样做的好方法吗？

Answer 1

您可以更改为支持负整数的 int16 并将负值设置为 0，您的值正在换行，因为您有 uint8's:

arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.int16)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.int16)

sub_arr = np.subtract(arr1, arr2)
sub_arr[sub_arr < 0] = 0
print(sub_arr)
[  0   0 155]

要更改您的数组，您可以使用 array.astype(np.int16) 将 uint8 更改为 np.int16 并在减去后使用相同的方法再次更改回来。

arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.uint8)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.uint8)
_arr2 = arr2.astype(np.int16)
sub_arr = np.subtract(arr1, _arr2)

sub_arr[sub_arr < 0] = 0
sub_arr = sub_arr.astype(np.uint8)
print(sub_arr)

或者也使用np.clip:

arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.uint8)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.uint8)

sub_arr = np.subtract(arr1, arr2.astype(np.int16)).clip(0, 255).astype(np.uint8)
print(sub_arr)
[  0   0 155]

Answer 2

您应该添加标记图像处理。这给了这个想法。我认为，问题在于，如果您有 10-11 之类的值，您会得到 255 的值，但更愿意保持在 0，对吗？

这称为换行（严格来说：模运算，这对于固定大小的整数变量是正常的）并且也适用于加法（255+1 换行到 0）。

你要的是饱和算法。这将通过将结果饱和到最小值和最大值来避免回绕。现在，因为我不了解 numpy，所以我不能告诉你，如果有可用的饱和减法，但你应该很容易找到它。

希望我的猜测是正确的；你的问题留下了很多space的解释。

Answer 3

给定 2 个字节数组 p 和 q，我使用 numpy 和以下代码行成功计算了差异。

r = (p>q)*(p-q)+(p<q)*(q-p)

Python 数组减法循环返回高数而不是给出负值

Python array subtraction loops back to high number instead of giving negative value

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