如何在Python中生成RGB立方体矩阵？

Question

我想创建一个大小为256*256*3的标准化矩阵，这个矩阵用来表示RGB立方体，像这样：

我在opencv中尝试了以下代码（我导入了numpy作为np）：

R = [np.true_divide(i, 256) for i in xrange(256)]
RGB_Cube = np.zeros((256, 256, 3), dtype=np.float64)
RGB_Cube[:, :, 0] = RGB_Cube[:, :, 1] = RGB_Cube[:, :, 2] = np.tile(R, (256,1))

然后我得到了这个结果：

我还尝试了这个（没有对通道进行标准化）：

R = [i for i in xrange(256)]
# R = np.linspace(0, 1, 256, endpoint=True)
RGB_Cube = np.zeros((256, 256, 3), dtype=np.float64)
RGB_Cube[:, :, 0] = RGB_Cube[:, :, 1] = RGB_Cube[:, :, 2] = np.tile(R, (256,1))

但我得到了一个白色的图像。

我想把这个矩阵分成几个小立方体，然后找出这些小立方体的平均值。之后我会用这些信息来对给定的图像进行分割！

我不知道这个问题有多简单，我找不到解决办法。有人能帮忙吗？

谢谢

Answer 1

抱歉，我还是不太明白你需要什么。假设你想要一个“立方体”，用来表示所有可能的8位RGB值，那么你需要一个256 x 256 x 256的数组，而不是三个256 x 256的数组。

请注意，我真的觉得你不需要这样做。像这样的数据（包括子立方体）可以通过程序生成，而不需要把所有东西都存储在内存里。下面的代码存储了大约1600万个8位RGB值，保存到磁盘时大约占用140MB。

不过，代码在这里：

import pickle
import numpy as np

# full 8-bit RGB space
bits = 8
cube_dimension = 2**bits
full_rgb_space = np.ndarray((cube_dimension, cube_dimension, cube_dimension, 3),
                            dtype=np.uint8)

# this is really inefficient and will take a long time.
for i in range(cube_dimension):
    print(i)  # just to give some feedback while it's working
    for j in range(cube_dimension):
        for k in range(cube_dimension):
            position = color = (i, j, k)
            full_rgb_space[position] = color

# save it to see what you've got.
# this gives me a 140MB file.
with open('full_rgb_space.p', 'wb') as f:
    pickle.dump(full_rgb_space, f)