在Python中,可以使用numpy库的count_nonzero函数来计算多行中非零值的数量。count_nonzero函数接受一个数组作为参数,并返回数组中非零元素的数量。 以下是一个示例代码:...
用absdiff()计算了2幅图像差异后得到的新图像,再用countNonZero()计算这个新图像中非0的像素点个数,可以比较出2幅图像的差异,OpenCV-Python教程:形态学变换~开闭操作,顶帽黑帽,形态学梯度,击中击不中(morphologyEx)中比较开操作和先腐蚀后膨胀图像差异时有具体的例子。 OpenCV 4.5版本中虽然没有提供零值元素数量...
首先,我们需要导入NumPy库,以便使用其中的count_nonzero函数。 importnumpyasnp 1. 步骤2:创建一个数组 接下来,我们需要创建一个数组,用于测试count_nonzero函数。 arr=np.array([0,1,2,0,3,0]) 1. 步骤3:使用count_nonzero函数 现在,我们可以使用count_nonzero函数来统计数组中非零元素的数量。 count=np...
python import numpy as np arr = np.array([1, 0, 2, 0, 3])print(np.count_nonzero(arr))运行此代码后，输出结果为 3，表示数组中有三个非零元素。同样，使用布尔数组进行计算：python bool_arr = np.array([True, False, True])print(np.count_nonzero(bool_arr))输出结果为 2，表...
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NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中count_nonzero方法的使用。 原文地址:Python numpy.count_nonzero函数方法的使用...
nonzero_values = sparse_matrix.data print("非零项的个数:", nonzero_count) print("非零项的位置:", nonzero_indices) print("非零项的值:", nonzero_values) 上述代码中,首先创建了一个稀疏矩阵sparse_matrix,然后使用nnz方法计算了非零项的个数,使用nonzero方法获取了非零项的位置和值。
21、count_nonzero 计算所有非零元素并返回它们的计数。 a = np.array([0,0,1,1,1,0])np.count_nonzero(a)---3 22、argwhere 查找并返回非零元素的所有下标。 a = np.array([0,0,1,1,1,0])np.argwhere(a)---array([[2],[3],[4]], dtype=int64) 23、argmax & argmin argmax返...
python中对应的函数为cv2.countNonZero(),数组arr必须为单通道,如灰度图。 ''' python 学习 OpenCV ''' import cv2 def base_fucs(): img1 = cv2.imread('project_pic/1.jpg') roi = img1[300:700, 700:1280] mask = cv2.inRange(roi, (100, 100, 100), (255, 255, 255)) ...
countNonZero(img_diff): 0 这里用img_diff = cv2.absdiff(img_dilate,img_open)得到的2幅图像的差异,再用cv2.countNonZero(img_diff)统计差异图像的非0值,得到的数值为0,可以看到2个图像是完全相同的,另外从图像对比看开操作和先腐蚀后膨胀效果也是一样的。