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《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
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3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

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。

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