如何使用Python统计图像中各唯一颜色对应的总像素数量

原代码问题说明 #

你写的代码存在两个核心逻辑问题：

• 仅遍历了图像的RGB三个通道，仅提取了第0行的像素数据做求和，完全没有覆盖整张513*513的图像内容
• 求和操作无法区分不同像素值的计数，和统计每个颜色像素数的需求不匹配

推荐实现方案 #

你可以直接用numpy的内置方法实现高效统计，不需要自己写循环遍历全图：

步骤1：提取单通道灰度图 #

因为你给出的唯一像素值是单值列表，说明这张三通道分割图的每个像素的三个通道值完全一致，直接提取任意一个通道即可得到单通道分割结果：

import numpy as np
# 提取第0个通道的内容，尺寸变为(513, 513)
single_channel = img[:, :, 0]

步骤2：统计所有类别像素数 #

用np.unique方法直接返回所有唯一像素值和对应的计数：

# return_counts=True 表示同时返回每个唯一值的出现次数
unique_vals, pixel_counts = np.unique(single_channel, return_counts=True)

# 打印对应类别的像素数
for val, count in zip(unique_vals, pixel_counts):
    if val == 0:
        print(f"黑色（像素值0）：{count}个")
    elif val == 200:
        print(f"绿色（像素值200）：{count}个")
    elif val == 255:
        print(f"白色（像素值255）：{count}个")

单类别快速统计 #

如果你只需要统计某一个类别的像素数，直接用布尔掩码求和即可：

# 统计绿色像素数
green_count = np.sum(single_channel == 200)

结果校验 #

所有类别的像素数加总应该等于513 * 513 = 263169，你可以用这个值校验统计结果是否正确。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sinG20