Векторизация в среде MATLAB для петли, чтобы манипулировать пикселей в режиме RGB

Вы правильно предположили, что логическое индексирование - это путь, по которому нужно идти. Вы можете выбрать пиксели, удовлетворяющие условию в массиве, и использовать результат для индексации:

В случае FI и BI, где изображения в оттенках серого:

FI(FI==value)=BI(FI==value);

---

Что здесь происходит: FI==value генерирует двоичную матрицу размером FI с 1 (true) в позициях, где выполняется условие, и 0 (false) везде. Эта двоичная матрица затем может быть использована для доступа к соответствующим элементы в FI или любой другой матрице того же размера. Здесь элементы FI, удовлетворяющие условию, заменяются элементами BI, которые находятся в тех же позициях.

---

Тот же подход может быть использован для изображений RGB, если вы создадите трехмерный массив, копирующий двоичную маску вдоль 3-го измерения, например, используя repmat.

Mask=(FI(:,:,1)==CommonRGB(1,1,1)).*(FI(:,:,2)==CommonRGB(1,1,2)).*(FI(:,:,3)==CommonRGB(1,1,3));
MaskRGB=repmat(Mask, 1, 1, 3);

FI(MaskRGB)=BI(MaskRBG);

Обратите внимание, что .* - это пиксельное умножение, оно идентично логическому и. Смотрите также это . Итак, первая строка создает двоичную маску, в которой условие выполняется во всех 3 слоях изображения RGB.

Если вам нужно количество обмененных пикселей, используйте:

swappedPixels = nnz(Mask);

Из того, что я понял здесь, есть способ, которым вы могли бы это сделать.

Вместо оператора if вы можете использовать find , чтобы найти пиксели в каждом канале FI, которые подобны наиболее распространенному значению для этого конкретного канала (отсюда 3-е измерение commonRGB). После того, как у вас есть строки и столбцы этих пикселей, его легко и быстро использовать логическое индексирование для замены пикселей из BI в FI. Обратите внимание, что я использовал тестовые изображения, которые поставляются с Matlab, поэтому выходные данные могут не быть представитель чего угодно, но я думаю, что он делает то, что вы хотите. Если нет, пожалуйста, дайте мне знать!

Вот комментируемый код:

clear
clc
close all

FI1 = imread('peppers.png');
BI = imread('pears.png');

FI = FI1; %// Only used to display original image

[refRows,refCols,refChan] = size(FI); %// 1-liner for assignments.

CommonRGB = squeeze(mode(mode(FI)));

BI = imresize(BI, [refRows refCols]);

swappedPixels = zeros(1,3); %// We will use it differently than in your code.

%// Loop through each channel and use find to locate pixels in FI that are
%// similar to commonRGB
for CheckChannel = 1:refChan

    [row,col] = find(FI(:,:,CheckChannel) == CommonRGB(CheckChannel));

    FI(row,col,CheckChannel) = BI(row,col,CheckChannel); %// Index pixel value from BI into FI.

    swappedPixels(CheckChannel) = numel(row); %// Calculate the number of elements in the vector, i.e. number of swapped pixels.
end

 swappedPixels %// To see the number of swapped pixels

%// Display results.
figure;

subplot(1,3,1)
imshow(FI1);
title('Original foreground image','FontSize',16);

subplot(1,3,2)
imshow(BI);
title('Original background image','FontSize',16);

subplot(1,3,3)
imshow(FI);
title('Modified foreground','FontSize',16);

Массив swappedPixels выглядит следующим образом:

swappedPixels =

       11175        4508       10753

Где каждое число соответствует одному из 3-х измерений изображений.

Выходные изображения выглядят следующим образом:

Я бы решил эту проблему таким образом.

  refRows =size(fi,1);
  refCols =size(fi,2);
  CommonRGB = mode(mode(FI));
  % finding where the 3 channels are equals
  [indicesX indicesY ] = find(fi(:,:,1)==CommonRGB(1) & 
                              fi(:,:,2)== CommonRGB(2) & 
                              fi(:,:,3)== CommonRGB(3))


  for c=1:3
       %find the linear index for 3 channels and replace
       idx = sub2ind([refRows ,refCols ,3], indicesX, indicesY,[c c]')
       fi(idx ) = bi(idx );
  end

  %counting swapped pixels
  swappedPixels = length(indicesX);