如何为图像唯一像素值统计添加阈值过滤逻辑并转为字典？

需求说明 #

已将图像读取为NumPy数组，通过np.unique(img.reshape(-1, 3), axis=0, return_counts=True)统计出了1×3形式的唯一像素值及其出现次数，现在需要添加逻辑过滤掉出现次数超过阈值的像素值，并将结果保存为字典。

完整实现代码 #

import numpy as np

# 模拟读取图像为numpy数组
np.random.seed(seed=777)
img = np.random.randint(low=0, high=255, size=(100, 100, 3))

# 统计唯一像素及出现次数
unique_pixels, counts = np.unique(img.reshape(-1, 3), axis=0, return_counts=True)

# 设置阈值，可根据需求调整
threshold = 500

# 过滤并转换为字典：像素值转元组作为键，出现次数作为值
filtered_pixel_dict = {tuple(pixel): count for pixel, count in zip(unique_pixels, counts) if count <= threshold}

# 查看结果
print("过滤后的像素统计字典：")
print(filtered_pixel_dict)

关键逻辑说明 #

• 先将图像数组展平为N×3的二维结构，用np.unique完成唯一像素和对应出现次数的统计
• 利用字典推导式筛选出符合次数要求的像素，由于NumPy数组不能直接作为字典键，所以将像素数组转为元组
• 只需修改threshold变量的值，就能调整过滤的严格程度

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16971617