如何查询RGB图像的三维numpy数组中有多少个不同的RGB点，并打印具体数值？

前言

想查看打印出分割图像的Mask里面有多少个不同的数值。

步骤

要查询一个三维 Numpy 数组（表示 RGB 图像）中的不同 RGB 点，并打印出它们，您可以遵循以下步骤：

1. 展开 RGB 值：将三维数组转换为一维数组，以便对每个像素点的 RGB 值进行单独处理。
2. 使用集合（set）去重：将展开后的 RGB值放入一个 Python 集合中，自动去除重复项。
3. 打印不同 RGB 点：遍历集合，打印出每个不同的 RGB 点

具体代码

import numpy as np
# 假设您有一个三维 Numpy 数组，代表 RGB 图像
rgb_image = np.random.randint(0, 256, size=(height, width, 3), dtype=np.uint8)
# Step 1: 展开 RGB 值
flat_rgb_values = rgb_image.reshape(-1, 3)
# Step 2: 使用集合去重
unique_rgb_values = set(tuple(rgb) for rgb in flat_rgb_values)
# Step 3: 打印不同 RGB 点
for rgb in unique_rgb_values:
    print(f"{rgb}: ({rgb[0]}, {rgb[1]}, {rgb[2]})

打印结果：

(0, 0, 128), (0, 0, 0), (0, 128, 0), (0, 128, 128)

代码解释如下：

这段代码首先创建一个随机生成的 RGB 图像作为示例。接着，使用 reshape(-1, 3) 将三维数组展平为二维数组，每一行代表一个像素点的 RGB 值。然后，将这些 RGB 值转换为元组，并放入一个集合中进行去重。最后，遍历集合并打印出每个唯一的 RGB 点。

注意，这里使用 tuple(rgb) 将 Numpy 数组的每一行（即一个 RGB 值）转换为元组，因为集合要求元素可哈希，而 Numpy 数组本身不可哈希。此外，打印时使用 f-string 格式化输出，使得结果更易读。