Numpy Python 反转二值图像问题：.invert() 失败

在本文中，我们将介绍使用Numpy在Python中反转二值图像的方法。在处理常见的计算机视觉问题时，图像反转是非常基础且常用的操作。然而，通常使用的反转函数在处理二值图像时会出现一些问题，下面我们将详细探讨。

阅读更多：Numpy 教程

问题描述

首先，让我们看一下使用Python的Numpy库反转二值图像时可能遇到的问题。一般来说，我们使用numpy.invert()函数来实现反转操作，例如：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = np.invert(img)
cv2.imshow('Reversed Image', img)
cv2.waitKey(0)

然而，这种方法在处理二值图像时存在问题。假设我们的原始图像是一个像素值为255的白色方块，使用invert()反转后，我们期望得到一个像素值为0的黑色方块。但实际上，结果可能会出现以下几种情况：

得到的结果不是二值图像，而是灰度图像；
图像完全无法反转，控制台显示的错误信息是“only integer scalar arrays can be converted to a scalar index”或“ufunc ‘invert’ output (typecode ‘B’) could not be coerced to provided output parameter (typecode ‘B’) according to the casting rule ‘same_kind’”等。

这些问题在我们处理计算机视觉问题时会造成困扰，因此有必要研究如何使用Numpy库来正确反转二值图像。

解决方法

为了正确反转二值图像，我们需要先将图像转换为布尔数组，再对其进行操作。下面是实现方法：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_bool = img == 255
img_bool = np.invert(img_bool)
img = img_bool.astype(np.uint8) * 255
cv2.imshow('Reversed Image', img)
cv2.waitKey(0)

上述代码中，我们首先使用img==255将像素值为255的白色方块转换为True，其他像素值为False的布尔数组。然后，我们使用numpy.invert()对布尔数组进行反转。最后，我们将布尔数组转换为像素值，即True转为0，False转为255。

我们可以将以上过程封装成一个函数，方便以后使用：

def invert_binary_img(img):
    img_bool = img == 255
    img_bool = np.invert(img_bool)
    img = img_bool.astype(np.uint8) * 255
    return img

示例

为了进一步说明我们的方法是正确的，我们来测试一下。我们使用以下代码生成一张大小为300×300像素的白色方块，并将其反转：

# 创建白色方块
img = np.ones((300, 300), np.uint8) * 255

# 反转
img = invert_binary_img(img)

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

我们得到了一个正确的黑色方块。