如何有效地求和 np 数组中出现的次数？掩码 RCNN 的面积

Question

我正在使用库 MaskRCNN，我想获得每个面具的面积。所有掩码都是一个数组 (W x H)，其值为 False 或 True。所有的真值都代表一个面具，所有的假值都是一个背景。#mask 0r['masks'][:,:,0] #output-->   array([[False, False, False, ..., False, False, False],   [False, False, False, ..., False, False, False],   [False, False, False, ..., False, False, False],   ...,   [False, False, False, ..., False, False, False],   [False, False, False, ..., False, False, False],   [False, False, False, ..., False, False, False]])我如何遍历所有并总结所有真实事件，包括列和行？我想这给了我以像素为单位的蒙版区域，我可以对实际区域进行插值。

Answer 1

基于this previous question，您需要首先展平numpy数组，因此应用相同的想法，即

flat_r = numpy.flatten(r['masks'][:,:,0])

unique, counts = numpy.unique(flat_r, return_counts=True)

print(dict(zip(unique, counts))) 

# {False: 7, True: 4}

Answer 2

克劳迪奥的回答很好，但我也找到了一个简单的方法。

true_occurrences= np.sum(r['masks'][:,:,0])