提问人：skrhee 提问时间：4/19/2015 更新时间：5/15/2018 访问量：2945
Python 数组减法循环回高数，而不是给出负值
Python array subtraction loops back to high number instead of giving negative value
问：
这是我的代码： 我正在使用 numpy 和 opencv
q = np.array(image)
q = q.reshape(-1, q.shape[2])
r = np.subtract(q,p)
print r
基本上，如果我的 q 数组中的值大于 p，则减法会循环回到 256 并从那里减去剩余的值。如果减法为负数，我宁愿得到一个值 0。有谁知道一个好方法吗？
答：
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Padraic Cunningham
4/19/2015
#1
您可以更改为支持负整数的 int16 并将 neg 值设置为 0，您的值正在换行，因为您有：uint8's
arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.int16)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.int16)
sub_arr = np.subtract(arr1, arr2)
sub_arr[sub_arr < 0] = 0
print(sub_arr)
[ 0 0 155]
要更改数组，您可以使用从 更改为 并在减去后再次使用相同的数组更改回来。array.astype(np.int16)uint8np.int16
arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.uint8)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.uint8)
_arr2 = arr2.astype(np.int16)
sub_arr = np.subtract(arr1, _arr2)
sub_arr[sub_arr < 0] = 0
sub_arr = sub_arr.astype(np.uint8)
print(sub_arr)
或者也可以使用 np.clip：
arr1 = np.array([100, 200, 255],dtype=np.uint8)
arr2 = np.array([180, 210, 100],dtype=np.uint8)
sub_arr = np.subtract(arr1, arr2.astype(np.int16)).clip(0, 255).astype(np.uint8)
print(sub_arr)
[ 0 0 155]
评论
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too honest for this site
4/19/2015
所以你确定numpy中没有饱和减法吗？嗯。。这让我感到惊讶，因为这很常见，值得优化实施。
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Padraic Cunningham
4/19/2015
@skrhee，不用担心，我远不是一个麻木的专家，所以可能有更好的方法，但这对我来说是最好的;)
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skrhee
4/19/2015
@PadraicCunningham这和我需要的一样好！祝您周末愉快
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Padraic Cunningham
4/19/2015
@skrhee，你也很高兴它有帮助，
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Padraic Cunningham
4/26/2015
你的意思是 ？string or a number
1赞
too honest for this site
4/19/2015
#2
您应该添加标签图像处理。这给了这个想法。我认为，问题是，如果你有类似 10-11 的东西，你会得到 255 的值，但宁愿坚持 0，对吧？
这称为换行（严格来说：模算术，这对于固定大小的整数变量来说是正常的），也适用于加法（255+1 换行到 0）。
你想要的叫做饱和算术。这将通过将结果饱和到最小值和最大值来避免环绕。 现在，由于我不知道 numpy，我不能告诉你，是否有饱和减法可用，但对你来说应该很容易找到。
希望我的猜测是正确的;你的问题留下了很大的解释空间。
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racribeiro
5/15/2018
#3
给定 2 个数组 p 和 q 的字节，我已经使用 numpy 和以下代码行成功地计算了差异。
r = (p>q)*(p-q)+(p<q)*(q-p)
评论
p0-1 = 256