2次元配列のスライスを使った計算について

前提・実現したいこと

元の画像配列から、1-2行、{(1-2行)-(3-4行)/2}、3-4行、{(3-4行)-(5-6行)/2}、…
といった計算結果を元の配列と同じ大きさの配列に入れたものを作ろうとしています。

発生している問題・エラーメッセージ

only size-1 arrays can be converted to Python scalars

該当のソースコード

python
1import cv2
2import matplotlib.pyplot as plt
3import numpy as np
4from PIL import Image
5
6img = cv2.imread('*.jpg')
7img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
8array_original  = np.array(img)
9#サンプルは[row=478,column=640]でやってます。
10row = array_original.shape[0]
11column = array_original.shape[1]
12data_array = np.empty(shape = (row, column))
13
14for x in range(0,row-3,2):
15    value0 = float(array_original[x]) - float(array_original[x+1])
16    value1 = float(array_original[x+2]) - float(array_original[x+3])
17    value2 = float((value0 - value1)/2)
18    value0 = value0 + 128　　　　　　　　#この辺でエラーが出ています
19    value1 = value1 + 128
20    value2 = value2 + 128
21    data_array[x] = value0_1　　　
22    data_array[x+1] = value1_1
23    data_array[x+2] = value2_1
24
25data_array = np.clip(data_array,0,255)
26data_array = data_array.astype(np.uint8)
27img = Image.fromarray(data_array)
28img = np.array(img)
29
30img = Image.fromarray(data_array)
31plt.imshow(img)
32plt.show()
33
34

試したこと

元々２重のfor文を使って、要素１つ１つ計算していたものを処理速度を上げるために1行ごとで計算しようと今回のものに変更しました。for文をもとに戻せば正常に動作します。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

VisualStudioCodeで動かしています。
python3.6.12

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

python
1for x in range(0,row-3,2):
2    value0 = array_original[x].astype(float) - array_original[x+1].astype(float)
3    value1 = array_original[x+2].astype(float) - array_original[x+3].astype(float)
4    value2 = ((value0 - value1)/2).astype(float)
5    value0 = value0 + 128
6    value1 = value1 + 128
7    value2 = value2 + 128
8    data_array[x] = value0_1
9    data_array[x+1] = value1_1
10    data_array[x+2] = value2_1

とすれば、only size-1 arrays can be converted to Python scalarsはなくなります。
そのあと、NameError: name 'value0_1' is not definedが出ますので、適切に修正して下さい。

投稿2021/12/22 09:36

ppaul

総合スコア24670

画像データを numpy.ndarray に変換する際に dtype を指定してみてはどうでしょうか。

python
1array_original = np.array(img, dtype=np.float64)
2              :
3
4for x in range(0,row-3,2):
5    value0 = array_original[x] - array_original[x+1]
6    value1 = array_original[x+2] - array_original[x+3]
7              :