如何从3D图像的RGB值列表中提取唯一的RGB取值

你提到的np.unique其实可以满足需求，只是需要先对数组做简单的维度调整，除此之外还有几种更高效的实现方式，都远快于你目前使用的三重嵌套循环：

方法1：使用numpy原生方法（性能最优） #

你的3D图像本质是numpy数组，不需要单独转成列表处理，直接调整维度后调用np.unique即可：

# 假设你的3D_image形状为 (切片数, 高度, 宽度, 3)，最后一维是RGB通道
# 先把所有像素点展平为二维数组，形状为 (总像素数, 3)
flatten_rgb = 3D_image.reshape(-1, 3)
# 按行去重，得到唯一的RGB值数组
rgb_values_unique = np.unique(flatten_rgb, axis=0)

如果最终需要列表格式，只需要在最后加.tolist()即可。

方法2：使用集合去重（适合纯列表场景） #

如果你的RGB值确实是存储在列表中，只需要把不可哈希的列表类型转为可哈希的元组，就可以用集合快速去重：

# 先提取所有RGB值到一个列表
all_rgb = [tuple(pixel) for slice_ in 3D_image for row in slice_ for pixel in row]
# 集合去重后转回列表格式
rgb_values_unique = [list(item) for item in set(all_rgb)]

注意：这种方法会打乱原始的RGB值出现顺序，如果需要保留顺序可以用下面的方法。

方法3：有序去重（保留首次出现顺序） #

Python 3.7及以上版本字典默认保留插入顺序，可以用字典实现顺序保留的去重：

all_rgb = [tuple(pixel) for slice_ in 3D_image for row in slice_ for pixel in row]
rgb_values_unique = [list(item) for item in dict.fromkeys(all_rgb).keys()]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sghosh