一、np.unique(image)函数
np.unique(image) 函数在 NumPy 中用来返回唯一的元素数组，同样适用于图像处理。
在处理图像时，我们可以使用该函数返回图像中的颜色通道。例如，以下代码将返回 RGB 图像的所有颜色通道：
import numpy as np
import cv2
# 读取 RGB 图像
img = cv2.imread('image.png')
# 获取唯一的元素数组，返回 RGB 图像的所有颜色通道
unique_pixels = np.unique(img.reshape(-1, img.shape[2]), axis=0)
将原始图像重新形状为一维向量，列数与颜色通道数相同。然后将其传递给 np.unique()，以便计算所有不同的元素。我们使用 axis=0 参数来保留所得到的唯一值的颜色通道。
二、np.unique函数处理图像
在处理图像时， np.unique() 函数还可以用于获取图像的颜色通道，并且可以帮助我们实现一些简单的图像处理方法。例如，以下代码将返回颜色值最高的颜色通道：
# 读取 RGB 图像
img = cv2.imread('image.png')
# 获取颜色通道
channel = np.argmax(np.bincount(img[:,:,0].ravel()))
# 输出结果
print('The color with the highest value is:', channel)
首先，我们传递蓝色颜色通道给 np.bincount() 函数来计算每个颜色值的出现次数。然后使用 np.argmax() 函数获取出现次数最高的颜色值的索引。最后，我们得到该颜色通道的索引。
三、np.unique提速
在处理大型数组时， np.unique() 函数可能会变得很慢。为了避免这种情况，我们可以使用 np.searchsorted() 函数。
以下代码演示了如何使用 np.searchsorted() 函数来加速 np.unique() 函数：
# 生成虚拟数据数组 arr = np.random.randint(low=0, high=1000000, size=100000) # 用 np.unique() 计算唯一值的速度，并输出所使用的时间 %timeit np.unique(arr) # 用 np.searchsorted() 和 np.sort() 来计算唯一值的速度，并输出所使用的时间 %timeit np.sort(arr); np.concatenate(([arr[0]], arr[1:][np.diff(arr) != 0])) # 比较结果 %timeit np.unique(arr) == np.sort(arr); np.concatenate(([arr[0]], arr[1:][np.diff(arr) != 0]))
从输出结果可以看出，使用 np.searchsorted() 可以大大提高 np.unique() 函数的计算速度。
四、np.unique(arr)用法
np.unique(arr) 函数可以用来获取数组 arr 中的唯一值。以下代码展示了这个情况：
# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
# 获取 arr 中的唯一元素
unique_arr = np.unique(arr)
# 输出结果
print('Unique elements in arr are:', unique_arr)
五、np.unique函数参数
我们可以使用一些可选参数自定义 np.unique() 函数的行为。以下是一些常用参数：
1. return_index
如果 return_index 为 True，则返回唯一值的索引，而非唯一值本身。
# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
# 获取 arr 中唯一元素的索引
unique_indices = np.unique(arr, return_index=True)[1]
# 输出结果
print('Indexes of unique elements:', unique_indices)
2. return_inverse
如果 return_inverse 为 True，则将数组元素替换为其在唯一元素数组中的位置。
# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
# 获取 arr 中唯一元素和索引
unique_arr, inverse_indices = np.unique(arr, return_inverse=True)
# 将数组元素替换为其在唯一元素数组中的位置
arr_replaced = unique_arr[inverse_indices]
# 输出结果
print('Original array:', arr)
print('Array with replaced elements:', arr_replaced)
3. return_counts
如果 return_counts 为 True，则返回每个唯一元素的出现次数。
# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
# 获取 arr 中唯一元素和其出现次数
unique_arr, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
# 输出结果
for i in range(len(unique_arr)):
print('Element', unique_arr[i], 'appears', counts[i], 'times in arr')
六、np.unique什么意思
np.unique() 函数的作用是从数组中获取唯一值，并按照升序排列。以下代码展示了这个过程：
# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
# 获取 arr 中的唯一元素
unique_arr = np.unique(arr)
# 输出结果
print('Unique elements in arr are:', unique_arr)
七、np.unique'()
当我们使用字符串数组时， np.unique() 函数的行为将有所不同。例如，以下代码将返回字符串数组中每个单独的字符，而非单词：
# 生成虚拟字符串数组
arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
# 获取 arr 中的唯一元素
unique_arr = np.unique(arr)
# 输出结果
print('Unique elements in arr are:', unique_arr)
八、np.unique(a)
np.unique(a) 函数将返回数组 a 中唯一值的排序版本。以下代码展示了这个过程：
# 生成虚拟数据数组
a = np.array([1, 2, 3, 5, 3, 2, 1, 4])
# 获取 a 中的唯一元素
unique_a = np.unique(a)
# 输出结果
print('Unique elements in a are:', unique_a)
# 获取 a 中的唯一元素的排序版本
sorted_unique_a = np.sort(unique_a)
# 输出结果
print('Sorted unique elements in a are:', sorted_unique_a)
在这里，我们使用 np.sort() 函数来获得唯一值的排序版本。
