Warum ergibt die Addition von Array G und B nicht 406 sondern 150 ? Hat das vielleicht was damit zu tun, dass sie über die split() Funktion erstellt wurden, weil im RGB Farbraum geht es ja von 0-255. Das heißt die 255 wären die Obergrenze und weil Python bei 0 anfängt zu zählen geht es bis 150, somit käme man im Ergebnis wieder auf 406.
Ist an der absurden Theorie was dran ? Weil wenn ich eigene Arrrays erzeuge funktioniert die elementweise Addition ohne Probleme.
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# Load image
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# Load image as BGR
name= 'bright-cloud-mean'
image_bgr = cv2.imread(r'bilder/test-patches/cloudy_sun_BRIGHT_CLOUD.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
(B, G, R) = cv2.split(image_bgr)
B_median = np.mean(B)
G_median = np.mean(G)
R_median = np.mean(R)
print('Typ von G Array = ', type(G),'Groeße= ',G.shape)
print('Typ von B Array = ', type(B),'Groeße= ',B.shape)
print('Matrix B erstes Element = ', B[0][0])
print('Matrix G erstes Element = ', G[0][0])
addition = np.add(G, B)
print('Addition von B und G = ', addition.shape, addition[0][0])
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array2 = np.array([[6, 7, 8], [9, 10, 11]])
print('Typ Array 1 = ',type(array1), array1.shape)
print('Typ Array 2 = ',type(array2), array2.shape)
addition_test = np.add(array1, array2)
print('Addition von Arr1 und Arr2 = ', addition_test.shape, addition_test)Output:
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Typ von G Array = <class 'numpy.ndarray'> Groeße= (100, 100)
Typ von B Array = <class 'numpy.ndarray'> Groeße= (100, 100)
Matrix B erstes Element = 196
Matrix G erstes Element = 210
Addition von B und G = (100, 100) 150
Typ Array 1 = <class 'numpy.ndarray'> (2, 3)
Typ Array 2 = <class 'numpy.ndarray'> (2, 3)
Addition von Arr1 und Arr2 = (2, 3) [[ 7 9 11]
[13 15 17]]