NumPy：如何检查tuple是否在一维NumPy数组中及图片取色报错解决

• 初始化的colors是一维空数组，调用np.append时会自动将输入的RGB三元组拆分为3个单独的数值存储，最终colors中仅存单个0-255的数值，而非完整的RGB颜色单元。
• numpy的in运算符执行元素级比较时，长度为3的tuple与数组内单个数值维度不匹配，导致比较失败，触发弃用警告。

完全无需编写Python循环，直接通过numpy向量化操作实现，大尺寸图片处理效率比原循环方案提升千倍以上：

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open("bg.jpg").convert("RGB")
# 转换为形状为(高度, 宽度, 3)的numpy数组
img_arr = np.array(img)
# 重塑为(总像素数, 3)的二维数组，每一行对应一个RGB颜色
pixels_arr = img_arr.reshape(-1, 3)
# 按行去重得到所有不重复的RGB颜色，输出为形状为(颜色总数, 3)的数组
unique_colors = np.unique(pixels_arr, axis=0)

如果需要转为Python原生tuple列表，可追加代码：

unique_color_list = [tuple(color) for color in unique_colors]

可选扩展 #

如果需要同时统计每种颜色的出现次数，可修改去重行代码为：

unique_colors, counts = np.unique(pixels_arr, axis=0, return_counts=True)

其中counts数组与unique_colors一一对应，存储对应颜色的出现频次。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jumanji176