如何找到图像像素值的众数（统计数据）？

我正在使用 opencv，并且可以通过下面的代码获取图像的像素——一个 3 维元组。但是，我不太确定如何计算图像中像素值的模式。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
import cv2


img =cv2.imread('C:\\Users\Moondra\ABEO.png')

#px = img[100,100]  #gets pixel value
#print (px)

我试过，

from scipy import stats
stats.mode(img)[0]

但这会返回一个数组形状

stats.mode(img)[0].shape
(1, 800, 3)

不确定具体如何stats正在计算选择模式的维度，但我正在寻找每个像素值（3维元组）作为一个元素。

编辑： 为了清楚起见，我将准确地列出我正在寻找的内容。 假设我们有一个形状为 (3,5,3) 的数组，如下所示

array([[[1, 1, 2],    #[1,1,2] = represents the RGB values
        [2, 2, 2],
        [1, 2, 2],
        [2, 1, 1],
        [1, 2, 2]],

       [[1, 2, 2],
        [2, 2, 2],
        [2, 2, 2],
        [1, 2, 2],
        [1, 2, 1]],

       [[2, 2, 1],
        [2, 2, 1],
        [1, 1, 2],
        [2, 1, 2],
        [1, 1, 2]]])

然后我会将其转换为一个看起来像这样的数组，以便于计算

把这个变成

array([[1, 1, 2],
         [2, 2, 2],
         [1, 2, 2],
        [2, 1, 1],
        [1, 2, 2],

       [1, 2, 2],
        [2, 2, 2],
        [2, 2, 2],
        [1, 2, 2],
        [1, 2, 1],

       [2, 2, 1],
        [2, 2, 1],
        [1, 1, 2],
        [2, 1, 2],
        [1, 1, 2]])


which is of shape(15,3)

我想通过计算每组 RGB 来计算模式，如下所示：

 [1,1,2] = 3
 [2,2,2] = 4  
[1,2,2] = 4
[2,1,1] = 2
[1,1,2] =1

谢谢。

从描述来看，您似乎正在寻找输入图像中出现次数最多的像素。为了解决这个问题，这是一种使用概念的有效方法views -

def get_row_view(a):
    void_dt = np.dtype((np.void, a.dtype.itemsize * np.prod(a.shape[-1])))
    a = np.ascontiguousarray(a)
    return a.reshape(-1, a.shape[-1]).view(void_dt).ravel()

def get_mode(img):
    unq, idx, count = np.unique(get_row_view(img), return_index=1, return_counts=1)
    return img.reshape(-1,img.shape[-1])[idx[count.argmax()]]

我们还可以利用np.unique以其axis论证，就像这样——

def get_mode(img):
    unq,count = np.unique(img.reshape(-1,img.shape[-1]), axis=0, return_counts=True)
    return unq[count.argmax()]

样本运行 -

In [69]: img = np.random.randint(0,255,(4,5,3))

In [70]: img.reshape(-1,3)[np.random.choice(20,10,replace=0)] = 120

In [71]: img
Out[71]: 
array([[[120, 120, 120],
        [ 79, 105, 218],
        [ 16,  55, 239],
        [120, 120, 120],
        [239,  95, 209]],

       [[241,  18, 221],
        [202, 185, 142],
        [  7,  47, 161],
        [120, 120, 120],
        [120, 120, 120]],

       [[120, 120, 120],
        [ 62,  41, 157],
        [120, 120, 120],
        [120, 120, 120],
        [120, 120, 120]],

       [[120, 120, 120],
        [  0, 107,  34],
        [  9,  83, 183],
        [120, 120, 120],
        [ 43, 121, 154]]])

In [74]: get_mode(img)
Out[74]: array([120, 120, 120])