如何优化改变3d的值数字阵列如果满足条件

Question

我正在Ubuntu上开发python-Open-CV。 我对python相当陌生，我觉得我的代码没有得到优化。在

最终目标是将像素颜色更改为jpeg图像。假设红色通道值为<；255，我将其设置为255。在

为此，我将jpeg转换为数字阵列一。 然后使用“for/in:”循环逐像素检查红色通道是否为<；255。如果满足条件，则将值更改为255。在

我的代码：

import numpy
import cv2

img=cv2.imread('image.jpeg',1)

y=x=-1  # I use y and x as a counters. 
        #They will track the pixel position as (y,x)

for pos_y in img:
    y=y+1; x=-1 #For each new column of the image x is reset to -1
    for pos_x in pos_y:
        x=x+1
        b, g, r = pos_x  # I get the blue, green and red color
                         # please note that opencv is bgr instead of rgb
        if r < 255:
             r = 255
             pos_x = [b,g,r]
             img[y,x] = pos_x

cv2.imshow('Image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个代码有效。但是，我觉得既不优雅也不高效。在

如何优化代码并使其更高效？在

Answer 1

如果img是一个mxnx3 numpy数组，则以下内容将更改第三个就地组件：

np.maximum(img[..., 2], 255, out=img[..., 2])